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Aprendizado Não Supervisionado em IA

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  • Módulos
  •    Introdução
    • Apresentação (1:00)
    • Objetivos do curso (1:00)
    • Pré-requisitos (5:00)
    • Instruções importantes (5:00)
  •    Agrupamento por Similaridade
    • Teoria e conceitos (14:00)
    • Protótipo - pt1 (15:00)
    • Protótipo - pt2 (4:00)
    • Protótipo - pt3 (8:00)
    • Prática - K-Means iteração (16:00)
    • Métrica de avaliação (10:00)
    • Prática - Elbow Method (10:00)
    • Prática - K-Means (9:00)
    • Hierárquico - pt1 (13:00)
    • Hierárquico - pt2 (10:00)
    • Prática - Hierárquico (9:00)
    • Cluster Spectral (11:00)
    • Prática - Spectral (6:00)
    • Cluster DBScan (16:00)
    • Prática - DBScan (9:00)
  •    Redução de Dimensionalidade
    • Teoria e conceitos (13:00)
    • PCA (14:00)
    • Prática - PCA (7:00)
  •    Sistemas de Recomendação
    • Teoria e conceitos (12:00)
    • MBA - pt1 (12:00)
    • MBA - pt2 (6:00)
    • MBA - pt3 (5:00)
    • Prática - Recomendando (8:00)
    • MBA - pt4 (4:00)
    • Prática - MBA (11:00)
  •    Detecção de Anomalias
    • Teoria e conceitos (15:00)
    • Isolation Forest2 (11:00)
    • Prática - Isolation Forest (7:00)
  •    Encerramento
    • Como continuar estudando (5:00)
    • Palavras finais (5:00)
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  2. Redução de Dimensionalidade
  3. Prática - PCA
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