WalkSelf · IA, Tecnologia e Engenharia · IA e Machine Learning

Aprendizado Supervisionado

Domine o tipo mais comum de machine learning. Aprenda a construir modelos que fazem previsões com base em dados rotulados, cobrindo tarefas de regressão e classificação.

Aprendizado Supervisionado

Introdução ao aprendizado de máquina supervisionado

Fundamentos de seleção de tarefas de Machine Learning

Deriva de dados em Machine Learning: conceitos e soluções

Aprendizagem de Máquina Bayesiana com Processos Gaussianos

Árvores de decisão: Entendendo e prevenindo o overfitting

Avaliação de Modelos e Validação Cruzada para Modelos de Classificação

Noções básicas de avaliação de modelos de machine learning

Previsão de Diabetes com PySpark MLlib

Regressão Logística para Classificação Binária

Regularização de Laço e Ridge para Regressão Logística

Pré-processamento de dados fundamentais com Scikit-learn

Modelagem Preditiva em R: Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias

Regressão Logística Multiclasse para Dados Desbalanceados

Preparação de dados de ML confiável: recursos, rótulos e divisões

Aprendizagem de máquina para reconhecimento de padrões

Regressão Linear Generalizada: Modelando Múltiplos Alvos

Modelos probabilísticos: fundamentos para aprendizado de máquina

Repositórios de recursos para machine learning: gerenciamento de dados confiável

Fundamentos de classificação multiclasse do ML.NET

Prever a quilometragem do carro: Machine Learning com dados de MPG automáticos

Aprendizagem de Máquina Bayesiana e Otimização para Iniciantes

Regressão Linear Prática: Modelando Conjuntos de Dados Reais com Python

Técnicas de balanceamento de dados para aprendizado de máquina

Construindo Preditores com Regressão Linear e Polinomial em Python