15 097 Aprendizagem de Máquina e Estatística de Predição Primavera 2012

Em uma era de sobrecarga de informações, a capacidade de extrair previsões significativas de dados brutos é uma das habilidades mais valiosas que você pode desenvolver. Este curso baseado em texto preenche a lacuna entre a análise estatística tradicional e o aprendizado de máquina moderno para fornecer uma base abrangente em modelagem preditiva. Você passará da compreensão de dados brutos para a aplicação confiável de algoritmos preditivos para resolver problemas do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais da inferência estatística e modelagem preditiva - Aplique os principais algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo regressão e classificação, para fazer previsões orientadas por dados - Avalie o desempenho e a generalização do modelo para garantir que as previsões permaneçam precisas em dados não vistos - Gerenciar fluxos de trabalho de dados modernos usando bibliotecas de dataframe atuais e práticas de código limpo - Implemente conceitos básicos de MLOps para entender como os modelos preditivos são monitorados e mantidos O curso começa com terminologia essencial, conceitos de probabilidade e teorias estatísticas básicas. A partir daí, você progredirá através de lições de texto estruturado cobrindo regressão, classificação, avaliação de modelos e práticas modernas de implantação. Este curso é projetado para iniciantes, aspirantes a analistas de dados e profissionais curiosos. Não é necessária experiência prévia em aprendizado de máquina ou estatísticas avançadas. Comece a ler hoje e desenvolva as habilidades para transformar dados complexos em previsões confiáveis.