💻 3 Vídeos Essenciais para Dominar o Aprendizado de Máquina de Uma Vez por Todas.
✨ Hoje a dica é rápida e eficaz. Trago para vocês uma seleção especial de três vídeos totalmente gratuitos que ensinarão para você de uma vez por todas sobre aprendizado de máquina.
Você não precisa perder seu tempo com dezenas de vídeos sobre o assunto. Abaixo você tem uma seleção especial para economizar tempo e aprender de verdade.
Aprendizado de máquina explicado em 100 segundos:
https://www.youtube.com/watch?v=PeMlggyqz0Y
Este vídeo apresenta, de forma rápida e simplificada, o que é Machine Learning: uma técnica que permite aos computadores aprenderem a realizar tarefas a partir de dados, sem necessidade de programação explícita. Ele explica a origem do termo, os principais usos (classificação e predição), as etapas do processo (coleta e limpeza de dados, engenharia de features, treino e teste do modelo, escolha do algoritmo e avaliação do erro), além das linguagens e frameworks mais comuns. Por fim, mostra que o resultado é um modelo treinado capaz de gerar previsões e ser aplicado em produtos reais.
Construa o seu primeiro modelo de aprendizado de máquina com Python:
https://www.youtube.com/watch?v=29ZQ3TDGgRQ
Já este vídeo é um tutorial prático de como construir o primeiro modelo de Machine Learning em Python utilizando a biblioteca scikit-learn no ambiente gratuito Google Colab. Ele começa mostrando como organizar o notebook com títulos e documentação, em seguida carrega um dataset em formato CSV do GitHub (sobre solubilidade de moléculas), explica a divisão das variáveis em X (preditoras) e y (alvo), e depois separa os dados em treino e teste (80/20). O autor demonstra como treinar e avaliar um modelo de regressão linear, medindo desempenho com métricas como erro quadrático médio e R², e organiza os resultados em tabelas com Pandas. Em seguida, apresenta outro modelo, o Random Forest Regressor, comparando seu desempenho ao da regressão linear. O vídeo também ensina a visualizar os resultados por meio de gráficos de dispersão com matplotlib, incluindo linha de tendência, para analisar a relação entre valores reais e previstos. Ao final, incentiva o espectador a explorar diferentes algoritmos do scikit-learn, ajustar parâmetros e praticar, reforçando que a melhor forma de aprender ciência de dados é colocando a mão na massa.
Aprendizado de Máquina para Todos - Curso Completo
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Bem, o que descrever deste vídeo? É um curso completo e gratuito.
Espero que possa ajudar nos estudos de vocês pessoal ❤️
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https://www.linkedin.com/posts/pedrowebber_hoje-a-dica-%C3%A9-r%C3%A1pida-e-eficaz-trago-para-activity-7363757867184664576-EgMJ