O conceito de Machine Learning se tornou um dos mais importantes atualmente no mundo da tecnologia. Basicamente é quando as máquinas e os sistemas adquirem a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio da associação de uma série de dados diferentes.
Para isso, os algoritmos são escritos de uma forma diferente em relação a programação tradicional. Na programação tradicional, os desenvolvedores criam um conjunto de regras que tem como principal objetivo gerar uma determinada resposta a partir do processamento dos dados introduzidos. Já os algoritmos de Machine Learning são criados a partir dos dados que serão analisados e as repostas (ou resultados) que se esperam dessa análise, no final do processo o sistema cria as próprias regras ou perguntas.
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- Fundamentos do Machine Learning
- Não há pré-requisito.
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 1.1 Introdução
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 1.2 Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula1.3 Principais aplicações de aprendizado de máquina
00:35:33
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 2-1 Definindo um problema de Aprendizado de Máquina
00:13:31
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 2-3 Redes Neurais Artificiais
00:20:33
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 2-2 Escolhendo o modelo ideal para seu problema
00:18:37
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 3-1 Overview do projeto prático com Internet das Coisas
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 3-2 Como trabalhar com seus dados para a máquina aprender
00:24:21
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 3-3 Modelo para o projeto prático com Internet das Coisas
00:19:39
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 4-1 Operacionalizando o projeto com um servidor web
00:24:46
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 4-2 Operacionalizando o projeto com um sistema embarcado
00:23:33
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APRENDIZADO DE MÁQUINA: Aula 4-3 Monitorando o projeto e apresentando os resultados
00:32:11
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