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Primeiros Passos no Machine Learning

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  • Módulos
  •    Introdução
    • Apresentação (1:00)
    • Objetivos do curso (1:00)
    • Pré-requisitos (3:00)
    • Instruções importantes (2:00)
  •    Aprendizado de máquinas e a Inteligência Artificial
    • Conceitos Básicos de Machine Learning (15:00)
    • Aprendizado supervisionado e não supervisionado (16:00)
    • História e Evolução do Machine Learning (10:00)
  •    Desenvolvimento de Machine Learning
    • Ferramentas e Ambientes de Desenvolvimento (2:00)
    • Python - Jupyter Notebooks e bibliotecas principais (5:00)
    • Prática - Instalação e Configuração de Ambiente (11:00)
    • Prática - Python in Docker (12:00)
    • Prática - Python in Collab (7:00)
    • Prática - Pacotes Python (22:00)
  •    CRISP-DM
    • Conhecendo o framework CRISP-DM (5:00)
  •    Fase 1 - Entendimento do Negócio
    • Objetivos do projeto (7:00)
    • Requisitos de negócio (9:00)
  •    Fase 2 - Entendimento dos Dados
    • Coleta de dados (5:00)
    • Descrição dos dados (6:00)
    • Exploração dos dados (7:00)
    • Verificação da qualidade dos dados (7:00)
    • Prática - Entendimento dos dados do dataset (13:00)
    • Prática - Coleta e Descrição dos Dados (22:00)
  •    Fase 3 - Preparação dos Dados
    • Seleção de dados (2:00)
    • Limpeza de dados (2:00)
    • Transformação de dados (4:00)
    • Integração de dados (2:00)
    • Divisão de dados (5:00)
    • Prática - Validação de dados (20:00)
  •    Fase 4 - Modelagem
    • Seleção de técnicas de modelagem (14:00)
    • Geração de modelos (7:00)
  •    Fase 5 - Avaliação
    • Avaliação dos resultados (10:00)
    • Validação do modelo (5:00)
  •    Fase 6 - Implantação
    • Planejamento de implantação (11:00)
    • Monitoramento e manutenção do modelo (7:00)
    • Revisão do CRISP-DM (4:00)
    • Prática - End to end de criação de modelos (12:00)
  •    Encerramento
    • Como continuar estudando? (5:00)
    • Palavras finais (2:00)
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  1. Primeiros Passos no Machine Learning
  2. Fase 5 - Avaliação
  3. Validação do modelo
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