O curso Modelos Não Supervisionados é uma jornada essencial para quem busca compreender e aplicar técnicas avançadas de Ciência de Dados e Machine Learning no dia a dia profissional.
O aprendizado não supervisionado é uma área de grande interesse e investimento na indústria, pois permite que modelos de dados descubram padrões e relações ocultas sem que humanos categorizem os dados previamente – o que é processo custoso e demorado. Dominar essas técnicas abre portas para inovações em diversos campos, como detecção de fraudes, segmentação de público e otimização de processos industriais.
Com este curso, você aprenderá a distinção fundamental entre o aprendizado não supervisionado e os demais modelos de Machine Learning. Entenda como funciona o algoritmo KMeans, uma ferramenta poderosa para identificar agrupamentos naturais dentro de um conjunto de dados. Em seguida, conheça os Mixture Models e os Mixture Models Gaussianos, modelos sofisticados capazes de modelar a incerteza inerentes aos dados reais em aplicações como detecção de anomalias ou fraudes.
Com uma combinação de teoria robusta e exercícios práticos, este curso é um caminho seguro para se tornar proficiente em técnicas de aprendizado não supervisionado e aplicá-las com confiança em problemas do mundo real.
