Começando no mundo do Machine Learning com o Anaconda
•
1 gostou•103 visualizações
Este documento apresenta uma introdução ao machine learning usando Python e VS Code. Ele discute conceitos básicos de machine learning como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, a importância dos dados e como Python e ferramentas como Anaconda e Jupyter Notebook podem ser usados para desenvolver modelos de machine learning.
Recomendados
Mais conteúdo relacionado
Mais de Resource IT
Mais de Resource IT (12)
Último
Último (6)
Começando no mundo do Machine Learning com o Anaconda
- 1. Introdução à Machine Learning usando Python e VS Code
- 2. Bacharel Ciência da Computação Mestre Engenharia de Produção Foco Pesquisa Operacional Luigi Tavolaro
- 5. Agenda O que é Machine Learning Conceitos Dados e mais Dados. Python e VSCode, combinação perfeita. Porque Python? Anaconda + Jupyter Aplicação no VS Code + Jupyter
- 9. Diz-se que um programa de computador aprende pela experiência E, com respeito a algum tipo de tarefa T e performance P, se sua performance P nas tarefas em T, na forma medida por P, melhoram com a experiência E. Tom M. Mitchell
- 11. Tarefa T: Classificar E-mail como Spam ou não. Medida de Performance P: Percentual de e-mails classificados corretamente. Experiência de treinamento E: E-mail classificados por humanos.
- 12. Tipos de Aprendizado Aprendizado Supervisionado Aprendizado não supervisionado Aprendizado por Reforço
- 14. Menor de Todos Com uma bola no topo Grupo 0 Não cônico, nada no topo Grupo 1 Maior que os outros, com uma cruz no topo Grupo 2 Não Supervisionado
- 18. Dados, Dados e mais dados Machine Learning é: Usar Dados para responder a perguntas
- 20. Os passos do ML Capturar os dados Preparar os dados Escolher um modelo Treinar Validar o treinamento Retreinar com mais dados Predizer ou prever um resultado
- 22. Porque Python? Fácil aprendizado Muitas ferramentas e frameworks Bastante disseminado pela comunidade acadêmica
- 25. Anaconda Jupyter Notebook Aplicação Web que permite compartilhar documentos que contêm equações, visualizações e etc. Spyder Ambiente de desenvolvimento para ciência Pacotes como numpy e matplotlib pré instalado Conda Package
- 28. Scikit Learn Pacote cientifico para ML Tem suporte a diversas técnicas de ML E também tem ferramentas de ajudam no ML