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Art and Science of Machine Learning em Português Brasileiro
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Este é o curso Art and Science of Machine Learning. O curso tem seis módulos. Falaremos sobre as habilidades essenciais de intuição, bom senso e experimentação em ML para ajustar e otimizar modelos e ter melhor desempenho. Você aprenderá a generalizar os modelos usando técnicas de regularização e conhecerá os efeitos dos hiperparâmetros, como tamanho de lote e taxa de aprendizado, sobre o desempenho do modelo. Também abordaremos alguns algoritmos mais comuns de otimização de modelo e mostraremos como especificar um método de otimização no código do TensorFlow.

الوحدات

Introdução

    • 2 Videos
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2 Videos

  • Introdução ao curso
  • Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs

A arte do ML

    • 5 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • A arte do ML: regularização

5 Videos

  • Introdução
  • Regularização
  • Regularizações L1 e L2
  • Introdução ao laboratório: Regularização
  • Laboratório: Regularização

1 Readings

  • Recursos para leitura – 1: A arte do ML (A arte do ML)

Taxa de aprendizado e tamanho do lote

    • 3 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
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1 External Tool

  • Como analisar as curvas de aprendizado

3 Videos

  • Taxa de aprendizado e tamanho do lote
  • Otimização
  • Introdução ao laboratório: Como analisar curvas de aprendizado

1 Readings

  • Recursos para leitura – 2: A arte do ML (taxa de aprendizado e tamanho de lote)

Visão geral

    • 5 Videos
    • 1 Readings
    • 2 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Ajuste de hiperparâmetros

2 External Tool

  • Como exportar dados do BigQuery para o Google Cloud Storage
  • Como ajustar hiperparâmetros

5 Videos

  • Introdução
  • Parâmetros e hiperparâmetros
  • Ir além da pesquisa de grade
  • Introdução ao laboratório: Como exportar dados do BigQuery para o Google Cloud Storage
  • Introdução ao laboratório: Como ajustar hiperparâmetros

1 Readings

  • Recursos para leitura – 3: Ajuste de hiperparâmetros

Regularização da esparsidade

    • 4 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Regularização L1

4 Videos

  • Introdução
  • Regularização da esparsidade
  • Laboratório: Regularização L1
  • Solução do laboratório: Regularização L1

1 Readings

  • Recursos para leitura – 4: Uma pitada de ciência (regularização de esparsidade)

Regressão logística

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Regressão logística

1 Videos

  • Regressão logística

1 Readings

  • Recursos para leitura – 5: Uma pitada de ciência (regressão logística)

Visão geral

    • 3 Videos
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Como treinar redes neurais

3 Videos

  • Introdução às redes neurais
  • Redes neurais
  • Laboratório: Playground em redes neurais

Como treinar redes neurais

    • 3 Videos
    • 2 ExternalTool
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2 External Tool

  • Como criar uma DNN usando a API Functional do Keras
  • Como treinar modelos em escala com o AI Platform

3 Videos

  • Como treinar redes neurais
  • Introdução ao laboratório: Como criar uma DNN usando a API Functional do Keras
  • Introdução ao laboratório: Como treinar modelos em escala com o AI Platform

Redes neurais multiclasse

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Redes neurais multiclasse

1 Videos

  • Redes neurais multiclasse

1 Readings

  • Recursos para leitura – 6: A ciência das redes neurais

Embeddings

    • 8 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Embeddings

1 External Tool

  • Introdução à API Functional do Keras

8 Videos

  • Introdução aos embeddings
  • Revisão sobre embeddings
  • Recomendações
  • Embeddings baseados em dados
  • Tensores esparsos
  • Treinar um embedding
  • Propriedade de similaridade
  • Introdução ao laboratório: Introdução à API Functional

1 Readings

  • Recursos para leitura – 7: Embedding

Visão geral

    • 1 Videos
    • 3 Readings
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1 Videos

  • Resumo do curso

3 Readings

  • Recursos: lista compilada de leituras
  • Todas as perguntas dos testes em PDF
  • Slides do curso

Auto Summary

Unlock the potential of machine learning with "Art and Science of Machine Learning em Português Brasileiro," a specialized course designed for the Data Science & AI domain. Expertly crafted by Coursera, this professional-level course delves into the essential skills of intuition, common sense, and experimentation required to fine-tune and optimize machine learning models for superior performance. Spanning six comprehensive modules, learners will explore techniques to generalize models through regularization, understand the impact of hyperparameters like batch size and learning rate, and learn about popular model optimization algorithms. Additionally, the course provides hands-on experience with specifying optimization methods using TensorFlow code. Ideal for professionals seeking to enhance their machine learning prowess, this course is available through flexible subscription options, including Starter and Professional plans. Join now to elevate your expertise in machine learning and drive impactful results in your projects.

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