Launching into Machine Learning em Português Brasileiro
O curso começa propondo a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.
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O curso começa propondo a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.الوحدات
Introdução ao curso
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Videos
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Videos
- Introdução ao curso
Conheça seus dados: introdução ao módulo
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- Introdução
Use a análise exploratória para melhorar os dados
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Videos
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Readings
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ExternalTool
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Assignment
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Assignment
- Teste - Conheça seus dados: Use a análise exploratória para melhorar os dados
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External Tool
- Laboratório: como melhorar a qualidade de dados
- Laboratório: Análise exploratória de dados usando Python e o BigQuery
8
Videos
- Melhorar a qualidade dos dados
- Coursera: Guia inicial do Google Cloud Platform e do Qwiklabs
- Introdução ao laboratório: Melhore a qualidade dos seus dados
- Demonstração do laboratório: Melhore a qualidade dos seus dados
- O que é a análise de dados exploratória?
- Como a EDA é usada no machine learning?
- Análise e visualização de dados
- Introdução ao laboratório: Explore os dados usando Python e o BigQuery
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Readings
- Recursos - Conheça seus dados: Use a análise exploratória para melhorar os dados
Machine learning na prática: introdução ao módulo
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- Introdução
Aprendizado supervisionado
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Readings
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Assignment
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Assignment
- Teste: Machine learning na prática
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External Tool
- Laboratório: Introdução à regressão linear
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- Aprendizado supervisionado
- Regressão linear
- Introdução ao laboratório: Introdução à regressão linear
- Demonstração do laboratório: Introdução à regressão linear
- Regressão logística
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Readings
- Recursos: Machine learning na prática
Como treinar modelos de AutoML usando a Vertex AI: introdução ao módulo
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- Introdução
Treine modelos do AutoML usando a Vertex AI
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Assignment
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Assignment
- Teste: Como treinar modelos do AutoML usando a Vertex AI
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- Machine learning x aprendizado profundo
- O que é machine learning automatizado?
- Modelo de regressão de AutoML
- Avaliar modelos de AutoML
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Readings
- Recursos: Como treinar modelos do AutoML usando a Vertex AI
Machine learning do BigQuery: introdução ao módulo
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- Introdução
Desenvolva modelos de ML onde seus dados estão
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Assignment
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Assignment
- Teste: Machine learning do BigQuery: Desenvolva modelos de ML onde seus dados estão
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External Tool
- Laboratório: Como usar o ML do BigQuery para prever o peso de um pinguim
6
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- Como treinar um modelo de ML usando o BigQuery ML
- Modelos suportados no machine learning do BigQuery
- Introdução ao laboratório: Como usar o BigQuery ML para prever o peso de um pinguim (BigQuery ML e Explainable AI)
- Demonstração do laboratório: Como usar o BigQuery ML para prever o peso de um pinguim (BigQuery ML e Explainable AI)
- Ajuste de hiperparâmetros do BigQuery ML
- Como criar e implantar um sistema de recomendações com o BigQuery ML
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Readings
- Recursos: Machine learning do BigQuery: Desenvolva modelos de ML onde seus dados estão
Otimização: introdução ao módulo
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- Introdução
Como definir modelos de ML
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- Como definir modelos de ML
- Introdução ao conjunto de dados do curso
- Introdução às funções de perda
Gradiente descendente
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- Gradiente descendente
- Como solucionar problemas de curvas de perda
- Problemas dos modelos de ML
TensorFlow Playground
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- Laboratório da aula: Introdução ao TensorFlow Playground
- Laboratório da aula: TensorFlow Playground - Avançado
- Laboratório da aula: Como praticar usando redes neurais
Métricas de desempenho
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Assignment
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Assignment
- Teste: Otimização
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- Métricas de desempenho
- Matriz de confusão
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- Recursos: Otimização
Generalização e amostragem: introdução ao módulo
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- Introdução
Generalização
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- Generalização e modelos de ML
- Quando interromper o treinamento de modelo
Amostragem
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Assignment
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Assignment
- Teste: Generalização e amostragem
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- Como criar amostras repetíveis no BigQuery
- Demonstração: Como dividir os conjuntos de dados no BigQuery
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- Recursos: Generalização e amostragem
Resumo do curso
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Readings
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- Resumo
- Recurso: Todas as perguntas dos testes
- Recurso: Todas as leituras
- Recurso: Todos os slides (English only)
Auto Summary
Dive into the world of Machine Learning with this foundational course offered by Coursera, taught in Brazilian Portuguese. Focused on Data Science & AI, learn to enhance data quality, perform exploratory analysis, utilize AutoML on Vertex AI, and employ BigQuery ML without coding. Ideal for beginners, this course covers model optimization, generalization, and sampling techniques for quality assessments. Available with a Starter subscription.
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