O que é Aprendizado de Máquina?

Por que Machine Learning está Transformando o Mundo?

Que ferramentas usaremos neste curso?

Processo de Aprendizagem

Tipos de Aprendizagem

Aprendizagem Supervisionada

Aprendizagem Não Supervisionada

Aprendizado Indutivo

Reinforcement Learning

Trainamento, Validação e Teste

O que é um Modelo?

Classificação

The Dark Side of Big Data

Regressão

Clustering

Machine Learning é Dividir para Conquistar

Como Selecionar o Algoritmo Ideal para Cada Problema

E-book - Inteligência Artificial como Interface

Assuntos abordados:

Introdução aos Algoritmos de Machine Learning

Exemplo de Utilização de Modelos Preditivos

Aprendizagem Baseada e Instância

Aprendizagem Baseada em Métodos Probabilísticos

Aprendizagem Baseada em Procura

Aprendizagem Baseada e Otimização

Entropia e Ganho de Informação

Redes Neurais Artificiais

Máquinas de Vetores de Suporte

Métodos Ensemble 

Gradient Boost e Adaboost

Redução de Dimensionalidade

Deep Learning

Modelo Lógico x Modelo Geométrico x Modelo Probabilístico

Modelos Determinísticos x Modelos Estocásticos

Simulação e Otimização

Gradient Descent

Assuntos abordados:

Introdução ao Processo de Aprendizagem

Teste de Hipóteses - Definindo H0 e H1

Teste de Hipóteses - Testes Paramétricos

Teste de Hipóteses - Erro Tipo I e Erro Tipo II

Teste de Hipóteses - Valor-p

Visualizando o Código de um Algoritmo de Machine Learning

Processo de Aprendizagem e Espaço de Hipótese

Fronteiras de Decisão

Pesos nas Funções-Alvo

Elementos Essenciais do Processo de Aprendizagem

Componenentes do Processo de Aprendizagem

Base Matemática do Processo de Aprendizagem

Machine Learning é Aprendizado a partir dos Dados

Cost Function

Gradiente Descendente (Com Exemplo em Python)

Underfitting x Overfitting

Viés e Variância

Problemas de Variância

E-book - O Teste de Turing

Quiz

Assuntos abordados:

O que é Regressão

Avaliando o Modelo de Regressão: SST, SSE, SSR, MSE, MSA e RMSE

Modelo de Regressão Linear Simples - Explorando os Dados

Modelo de Regressão Linear Simples - Estatística com StatsModels

Modelo de Regressão Linear Simples - Modelo com Scikit-Learn

Modelo de Regressão Linear Simples - Minimizando a Cost Function

Modelo de Regressão Linear Simples - Aplicando Gradiente Descendente

Regressão Linear Simples x Regressão Linear Múltipla, Estatística F e Valor-p

Modelo de Regressão Linear Múltipla - Matriz de Correlação

Modelo de Regressão Linear Múltipla - Multicolinearidade (Autovalores e Autovetores)

Modelo de Regressão Linear Múltipla - Gradiente Descendente

Modelo de Regressão Linear Múltipla - Importância de Atributos e R Square

Regularização LASSO, Ridge

Regressão Logística

Implementando Regressão Linear e Logística com R

Tratamento de Colinearidade em Modelos de Regressão

Vantagens e Desvantagens da Regressão

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

KNN e Estrutura de Células de Voronoi

Como funciona o Algoritmo KNN?

Classificação KNN em Python - Carregando o Dataset de Dígitos

Classificação KNN em Python - Pré-Processamento e Normalização

Classificação KNN em Python - Construção do Modelo e Redução de Dimensionalidade

Classificação KNN em Python - Alterando Parâmetros do Modelo

Classificação KNN em R - Pacote Caret - Parte 1/2

Classificação KNN em R - Pacote Caret - Parte 2/2

E se der empate na votação do KNN?

Vantagens e Desvantagens KNN

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

O que são Árvores de Decisão?

Construindo uma Árvore de Decisão

Ganho de Informação, Entropia, Índice Gini e Pruning 

Compreendendo a heurística ID3

Construindo uma Árvore de Decisão em R e Interpretando o Resultado

Pruning da Árvore de Decisão em R

Calculando a Entropia e Construindo Modelo com C5.0 em  R

Construindo uma Árvore de Decisão em Python baseada em Entropia

Random Forest Classifier em Python

Random Forest Regressor em Python 

Métodos Ensemble 

Bagging, ExtraTrees e AdaBoost em Python

Otimização dos Parâmetros com Randomized Search em Python

Grid Search x Randomized Search para Estimação dos Hyperparâmetros

Gradient Boosting Model

Gradient Boosting Classifier

Gradient Boosting Regressor 

Regularização e Shrinkage

Stochastic Gradient Boosting em Python

Otimização do Modelo Preditvo

eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

Teorema de Bayes

Construindo um Classificador de Spam em R 

Estimador Laplace

Gaussian Naive Bayes em Python - Introdução

Gaussian Naive Bayes em Python - Machine Learning em Astronomia com AstroML

Gaussian Naive Bayes em Python - MeshGrid

Multinomial Naive Bayes em Python - Introdução

Multinomial Naive Bayes em Python - Construindo um Classificador de Notícias

Bernoulli Naive Bayes em Python

Construindo um Classificador Naive Bayes em Python

Melhorando o Poder do Modelo Naive Bayes

Vantagens e Desvantagens do Naïve Bayes

Quiz

Introdução às Redes Neurais Artificiais