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Machine Learning com Python
Módulo 1
01-07 - Boas Vindas (4:29)
08-13 - Apresentação e histórico da ferramenta (9:22)
14-17 - Histórico da ferramenta (5:07)
18-19 - LAB 01 - Instalação do Python (4:01)
20-27 - Entendendo o Python (15:15)
28-32 - Comandos do Python (10:29)
33-35 - LAB 02 - Instalação de bibliotecas e execução de scripts (2:44)
36-38 - Matplotlib (2:08)
39-42 - LAB 03 - Plotar gráfico a partir de pontos em um arquivo (4:31)
43-47 - Machine Learning (7:41)
48-51 - Metodologias de Machine Learning (8:07)
52-54 - Entendendo o Crisp DM (8:25)
55-56 - Modelagem, avaliação e implantação (2:31)
Módulo 2
01-08 - Regressão (7:10)
09-12 Regressão Linear (6:26)
13-18 - LAB 04 - Regressão Linear em Python (4:21)
19-25 - Regressão Polinomial (7:26)
26-31 - LAB 05 - Regressão Polinomial em Python (3:44)
32-37 - Support Vector Regression (6:05)
38-43 - LAB 06 - Support Vector Regression em Python (3:59)
Módulo 3
01-10 - Regressão Logística (8:05)
11-17 - LAB 07 - Regressão Logística com o Dataset Iris (5:30)
18-26 - Naive Bayes (8:06)
27-33 - LAB 08 - Naive Bayes (3:47)
34-37 - Support Vector Machines (2:04)
38-44 - LAB 09 - Support Vector Machines (4:40)
45-57 - Árvores de Decisão (10:02)
58-64 - LAB 10 - Árvores de Decisão (4:22)
65-68 - Random Forest (2:07)
69-75 - LAB 11 - Random Forest (4:36)
Módulo 4
01-13 - K-Nearest Neighbors (6:02)
14-20 - LAB 12 - KNN e o dataset wine (4:59)
21-33 - K-Means (5:04)
34-39 - LAB 13 - K-Means (4:10)
40-55 - Mean-Shift (4:42)
56-63 - LAB 14 - Mean-Shift (5:16)
Módulo 5
01-14 - Redes Neurais (11:52)
14-20 - LAB 15 - Perceptron (2:07)
21-33 - Redes Neurais Multicamadas (15:25)
34-40 - LAB 16 - MLP e dataset Breast Cancer (Classificação) (3:17)
41-49 - LAB 17 - MLP e dataset Boston (Regressão) (5:14)
Módulo 6
01-12 - Processamento de Linguagem Natural (11:03)
13-16 - LAB 18 - Instalação do NLTK e NLTK data (2:51)
17-27 - NLTK (9:50)
28-34 - LAB 19 - Processamento de texto com NLTK (5:03)
35-45 - Classificação de texto e Análise de sentimento (10:13)
46-54 - LAB20 – Análise de sentimento supervisionada (5:04)
55-59 - Redes sociais (5:47)
60-69 - LAB21 – Análise de sentimento no Twitter (11:22)
20-27 - Entendendo o Python
Conteúdos da Aula trancados
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