Aprendizado de Máquina É Para Todos

Esta palestra introdutória ajuda na conscientização sobre padrões de Aprendizado de Máquina e casos de uso no mundo real. Após este curso, você será capaz de: * Descrever técnicas e usos de aprendizado supervisionado e não supervisionado * Entender técnicas como Classificação, Agrupamento e Regressão * Discutir como identificar quais tipos de técnicas devem ser aplicadas para casos de uso específicos * Compreender as ofertas populares de Machine Learning como Amazon Machine Learning, TensorFlow, Azure Machine Learning, Spark mlib, Python e R etc. * Instalar e configurar o Anaconda. * Realizar atividades práticas usando Jupyter Notebooks. Esboço do Tópico: * Introdução ao Curso * Padrões de Aprendizado de Máquina - Classificação - Agrupamento - Regressão * Ciclo de Hype da Gartner para Tecnologias Emergentes * Ofertas de Aprendizado de Máquina na Indústria * Exercício 1 - Instalar e Configurar o Anaconda. * Bibliotecas Python - NumPy - Pandas - Scikit Learn * Exercício 2: Análise de Dados usando Pandas * Algoritmos - Regressão Linear - Árvore de Decisão * Exercício 3: Realizar Regressão Linear usando Scikit-learn * Referências e Próximos passos