Introdução à Aprendizagem de Máquinas em Python
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Como cientista de dados experiente, a Raj aplica aprendizagem de máquinas, processamento de linguagem natural, análise de texto, análise de gráficos e outras técnicas de ponta para uma variedade de problemas do mundo real, especialmente em torno da detecção de fraude e atividades mal-intencionadas na segurança do telefone e da rede. Raj co-fundou o grupo Meetup da Data Science ATL em Atlanta e um programa de estágio de verão bem sucedido no Georgia Tech, Data Science for Social Good - Atlanta, inspirado em um programa similar em Chicago.
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Introdução à Aprendizagem de Máquinas em Python
A aprendizagem de máquinas é uma das mais novas tecnologias para surgir na consciência popular na última década, transformando campos de produtos eletrônicos de consumo e saúde para varejo. Isso levou a uma intensa curiosidade sobre esse campo entre muitos estudantes e profissionais atuantes sobre o campo.
Se você é um profissional de tecnologia, como um desenvolvedor de software, um analista de negócios ou mesmo um gerente de produto, você pode estar curioso sobre como a aprendizagem da máquina pode mudar a maneira como você trabalha e levar sua carreira ao próximo nível. No entanto, como um profissional ocupado, você também está procurando uma maneira de obter uma sólida compreensão da aprendizagem de máquinas que não é apenas rigorosa e prática, mas também concisa e rápida. Este tutorial de aprendizado de máquina irá ajudá-lo a alcançar seus objetivos.
Por que estudar Python Machine Learning?
Existem muitos recursos on-line gratuitos maravilhosos para começar a aprender a máquina. No entanto, temos curado este caminho de aprendizagem com os seguintes objetivos em mente:
- Baseado em Python : Python é um dos idiomas mais utilizados para criar sistemas de aprendizagem de máquinas. A maioria dos recursos neste caminho de aprendizagem são desenhadas a partir de conferências Python de alto nível, como PyData e PyCon, e criadas por cientistas de dados altamente conceituados.
- Material prático: muitos dos materiais que incluímos são tutoriais práticos que acompanham códigos e conjuntos de dados do mundo real, que o ajudarão a obter uma compreensão prática das técnicas que abordaremos.
- Conciso e rápido: para alguém com um fundo técnico forte, este caminho deve levar 20-25 horas para ser concluído. Dependendo da quantidade de tempo que você dedicar, você deve ser capaz de completar isso em 2-4 semanas, em vez de vários meses para a maioria dos cursos on-line de aprendizagem de máquinas.
No final deste caminho de aprendizagem, você terá uma idéia clara do que é o aprendizado da máquina, quais são as técnicas mais comuns no campo e, através de tutoriais práticos, aprenda a implementar sistemas de aprendizagem de máquinas reais em Python.
O que eu vou aprender?
- Os algoritmos de aprendizagem supervisionados e de aprendizagem supervisionados mais comuns , desde a regressão linear até a regressão logística até o agrupamento de k-means para floresta aleatória e outras técnicas de árvore de decisão.
- Como usar Pandas e Numpy para realizar várias tarefas de extração de dados e de disputa de dados para processar seus dados de entrada em dados de treinamento utilizáveis.
- Como usar scikit-learn , uma ferramenta poderosa, para combater os dados disponíveis e implementar técnicas práticas de aprendizagem de máquinas.
- Como usar técnicas de ciência da computação para construir a base da inteligência artificial, grandes dados e modelos preditivos.
- Como construir redes neurais básicas profundas que representam a vanguarda quando se trata de aprendizagem de reforço e aprendizagem profunda em máquinas.
Para quem é isso?
Você é uma programação confortável em pelo menos um idioma e curioso sobre a transição para a ciência dos dados. Em particular, você quer ter uma forte compreensão do que é o aprendizado da máquina, quais são as diferentes técnicas de aprendizado de máquina e o que realmente pode fazer. Você quer entender como trabalhar com esta nova tecnologia com um tutorial gratuito de aprendizado de máquinas.
Se você está procurando entrar em uma carreira de ciência dos dados, considere verificar o nosso novo ciclo de carreira de carreira de ciência de dados com orientação personalizada de especialistas em ciência da informação e treinamento de carreira.
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