Uma jornada prática e progressiva para dominar o machine learning, desde os fundamentos matemáticos e programação até modelos avançados e projetos reais que constroem portfólio.
Álgebra linear, cálculo e probabilidade aplicados ao aprendizado de máquina
Domine NumPy, Pandas, Matplotlib e introdução ao Scikit-learn
Conceitos básicos, tipos de aprendizado e pipeline completo de projetos
Regressão linear, logística e técnicas de avaliação de modelos
KNN, SVM, árvores de decisão e random forests
Clustering, PCA e redução de dimensionalidade
Redes neurais com TensorFlow ou PyTorch e conceitos avançados
Construa um projeto completo de machine learning com dados reais do zero à implantação