Visão Geral

Este Curso Algoritmos de Classificação e Regressão em Machine Learning, fornece uma compreensão abrangente dos algoritmos de classificação e regressão, duas das técnicas mais fundamentais em machine learning. Combinando teoria e prática, os alunos aprenderão a aplicar métodos estatísticos e computacionais para modelar dados e prever resultados. O curso abrange desde os conceitos básicos, como modelos lineares, até algoritmos mais complexos, como árvores de decisão e redes neurais. Através de exercícios práticos e estudos de caso, os participantes desenvolverão a habilidade de escolher, implementar e avaliar algoritmos de classificação e regressão adequados para diferentes tipos de problemas.

Objetivo

Após realizar este curso de Algoritmos de Classificação e Regressão em Machine Learning, você será capaz de:

• Compreender as diferenças e aplicações de algoritmos de classificação e regressão.
• Implementar diversos algoritmos em Python utilizando bibliotecas populares como Scikit-learn.
• Avaliar o desempenho de modelos utilizando métricas apropriadas.
• Realizar pré-processamento de dados e engenharia de características.
• Aplicar técnicas de otimização e validação para melhorar a performance dos modelos.

Publico Alvo

• Cientistas de dados e analistas de dados
• Profissionais de tecnologia da informação e programação
• Estudantes de ciência da computação e áreas relacionadas
• Qualquer pessoa interessada em aprender sobre machine learning e análise preditiva

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico em programação (preferencialmente Python) e fundamentos em estatística.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Classification and Regression

1. Overview of machine learning and its applications
2. Understanding the difference between classification and regression tasks
3. The importance of model evaluation and validation

Module 2: Data Preprocessing and Feature Engineering

1. Importance of data cleaning and preprocessing
2. Techniques for handling missing values and outliers
3. Feature scaling: normalization and standardization
4. Creating new features through engineering

Module 3: Supervised Learning Algorithms: Classification

1. Introduction to classification algorithms
2. Logistic Regression: theory and implementation
3. Decision Trees: building, visualizing, and interpreting
4. Support Vector Machines (SVM): understanding the hyperplane
5. k-Nearest Neighbors (k-NN): working with distance metrics

Module 4: Supervised Learning Algorithms: Regression

1. Introduction to regression algorithms
2. Linear Regression: assumptions and implementation
3. Polynomial Regression: fitting non-linear relationships
4. Decision Trees for Regression: understanding the regression tree model
5. Regularization techniques: Lasso and Ridge regression

Module 5: Model Evaluation and Selection

1. Key evaluation metrics for classification (accuracy, precision, recall, F1-score)
2. Understanding ROC curves and AUC
3. Evaluation metrics for regression (mean absolute error, mean squared error, R²)
4. Cross-validation techniques for model selection

Module 6: Ensemble Methods for Improved Performance

1. Introduction to ensemble learning and its advantages
2. Bagging and Random Forests: theory and implementation
3. Boosting techniques: AdaBoost and Gradient Boosting
4. Comparing ensemble methods with individual models

Module 7: Advanced Topics in Classification and Regression

1. Introduction to neural networks for classification and regression
2. Hyperparameter tuning and optimization techniques (Grid Search, Random Search)
3. Dealing with imbalanced datasets in classification tasks
4. Feature importance and model interpretability

Module 8: Case Studies and Practical Applications

1. Real-world case studies in classification and regression
2. Building a complete machine learning pipeline from data collection to deployment
3. Implementing a classification model for a specific business problem
4. Applying regression techniques to forecast trends and outcomes