O aprendizado de máquina é uma subcategoria de inteligência artificial onde os computadores aprendem a partir de dados sem que haja uma programação explícita. Tornou-se extremamente popular nas últimas décadas, pois se tornou uma das ferramentas mais poderosas em muitas aplicações.
O curso introdutório em aprendizado de máquina abrange as principais técnicas e algoritmos usados inúmeros projetos. Isso inclui redes neurais, regressão linear, análise de clusters, algoritmos de árvore de decisão, entre outros.
Aprender como criar algoritmos para detectar padrões e conduzir análises estatísticas é fundamental para entender como essas ferramentas podem ser implantadas em muitas áreas, desde a previsão de resultados financeiros até o comportamento humano.
O curso fornece uma visão geral das principais metodologias e técnicas de aprendizado de máquina. Os alunos aprenderão a criar algoritmos de classificação e regressão, com ênfase na implementação e avaliação em conjunto com a compreensão de problemas clássicos de aprendizado de máquina.
Os principais benefícios do curso incluem a capacidade de entender as principais técnicas de aprendizado de máquina e os algoritmos de programação. Isso permite que o aluno tenha uma compreensão mais ampla de como as tecnologias funcionam e como elas podem ser usadas para resolver problemas.
Em resumo, a compreensão da programação e da análise estatística é fundamental na criação de modelos de aprendizado de máquina. Este curso introdutório fornece aos alunos uma base sólida para esse processo.
