+1.5 horas 13 aulas Material Extra certificado incluso

Descrição do Curso

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.

Projetos Recomendados

O que você vai aprender

  • Introdução ao aprendizado não supervisionado
  • KMeans: introdução, prática e problemas
  • Mixture models e Mixture models Gaussianos
  • Detecção de anomalias
  • Projeto: clusterização e segmentação de universidades americanas

Para quem é esse curso

  • Estudantes de Machine Learning querendo saber mais sobre modelos de clusterização
  • Analistas interessados em descobrir padrões sem precisar classificar seus dados de antemão
  • Profissionais de ciência de dados em busca de técnicas avançadas

Com quem você vai aprender

Rodrigo Soares Tadewald

Alunos neste curso

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