Conceitos de Machine Learning

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Conceitos de Machine Learning

Este curso é para você se você está interessado em implantar aplicativos de aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios em sua organização  implementando o aprendizado de máquina, a fim de extrair valor dos dados já existentes em sua organização e fora dela .

Este curso não requer habilidades técnicas e não ensina você a matemática e codificação - em vez disso, visa equipá-lo com a capacidade gerencial para resolver problemas em seus negócios usando o aprendizado de máquina, a fim de ajudar sua organização a atingir a maturidade analítica.

Mostro também como preencher a lacuna entre equipes técnicas e de negócios por meio de comunicação e colaboração entre os departamentos e orientar seus esforços de codificação e ML na direção certa.

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Este curso possui certificado digital de conclusão gratuito.

carga horária

5h

acesso Premium

30 dias

criado em

09/06/2020

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Conteúdo programático:

Industria 4.0
Machine Learning e Estatística
Diagrama Básico do Aprendizado
Tipos de Aprendizado
Modelo CRISP
Os principais algoritmos de Machine Learning
Tecnologias e impactos na sociedade
Áreas Financeira, Saúde, Manutenção e outras
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Sistemas de recomendação
Reconhecimento de imagens
Impactos para a sociedade
Implantação de ML na empresa
Ecosistema de ML
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Conheça
o responsável:

Michel Janos

Engenheiro Eletrônico formado em 1972, com pós-graduação em Matemática e Ciência de Dados e com 20 anos de experiência como executivo em multinacionais e mais 20 anos como empresário. Como hobby também escrevi livros de matemática. Atualmente trabalho como Consultor na área de Otimização de Processos e Ciência de Dados, tendo como especialidades: • Otimização e Simulação usando Pesquisa Operacional. • Mineração de Dados e Analise Preditiva usando Aprendizado de Máquina (Certificado pelo software RapidMiner). • Exploração e Visualização de Dados.

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Avaliação geral do curso:


Módulos & aulas

Módulo 2: Evolução da Tecnologia

Módulo 5: Programação tradicional e Machine Learning

Módulo 12: Tecnologia e impactos na sociedade

Módulo 17: Sistemas de Recomendação

Módulo 18: Reconhecimento de Imagens

Módulo 25: Ecosistema de Machine Learning

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