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Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

Vitor Kessler

Auditor Federal de Finanças e Controle da Controladoria-Geral da União – CGU, trabalhando com auditoria de TI e cruzamento de bases de dados.

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Conteúdo

1Entenda as Parcerias

Aqui serão postados vídeos explicativos sobre cada uma das nossas parcerias e como tudo funciona.

Entenda a Parceria com o TECConcursos e como tudo funciona após a sua matrícula

01:59

2Todas as aulas

1 Aprendizado supervisionado: Regressão e Classificação. Métricas de avaliação. Overfitting e underfitting de modelos. Regularização. Seleção de modelos. Validação cruzada. Conjunto de treino, validação e teste. Trade off entre variância e viés. Regressão Linear e Regressão Logística. Árvores de Decisão e random forests. SVM. K‐NN. 2 Aprendizado não‐supervisionado: Redução de dimensionalidade: PCA. K‐Means. Mistura de Gaussianas. Regras de Associação. 3 Redes neurais artificiais: Definições e arquitetura. Funções de ativação. Otimização: método do gradiente, método do gradiente estocástico e backpropagation. Métodos de regularização: penalização com normas L1 e L2. CNN. 4 Machine Learning aplicado. Noções de visão computacional com CNN. Classificação de imagens e detecção de objetos. Noções de processamento de linguagem natural. 5 ETL. 6 Manipulação, tratamento e visualização de dados. 7 Inteligência artificial. 7.1 Análise de dados (Pandas, NumPy, Jupiter, R). 7.2 Aprendizado de máquina. 7.2.1 Técnicas de classificação. 7.2.2 Técnicas de regressão. 7.2.3 Técnicas de agrupamento. 7.2.4 Técnicas de redução de dimensionalidade. 7.2.5 Técnicas de associação. 7.2.6 Sistemas de recomendação. 8 Processamento de linguagem natural (PLN). 9 Visão computacional. 10 Deep learning. 11 Mineração de Dados. 12 Ferramenta SAS. 13 Lei nº 12.527/2011. 14 Lei nº 13.709/2018.

Aula em PDF - Inteligência Artificial

94 págs.
Aula 00 - Introdução à Inteligência Artificial.

36:43

ASSISTIR
Aula 01 - Introdução a Machine Learning

26:36

ASSISTIR
Aula 02 - Introdução a Machine Learning - 02

09:10
Aula 03 - Machine Learning - Over e Underfitting

26:21

ASSISTIR
Aula 04 - Machine Learning - Tipos de Aprendizado

14:42
Aula 05 - Machine Learning - Métricas de Classificação

24:08
Aula 06 - Machine Learning - Classificação, Árvores de Decisão e Random Forest

36:16
Aula 07 - Machine Learning - KNN e Naive Bayes

29:00
Aula 08 - Machine Learning - Redes Neurais Artificais

26:40
Aula 09 - Machine Learning - Regressão Logística e SVM

23:52
Aula 10 - Machine Learning - Regressão

11:40
Aula 11 - Machine Learning - Agrupamento

29:37

ASSISTIR
Aula 12 - Machine Learning - Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade

17:21
Aula 01 - Deep Learning Parte 01

19:08
Aula 02 - Deep Learning Parte 02

27:28
Aula 03 - PLN Parte 01

21:34
Aula 04 - PLN Parte 02

23:21
Aula 05 - Visão Computacional e Mineração de Textos

18:43
SEFAZ-AL - Banco de Dados (BI) - 6

28:21
SEFAZ-AL - Banco de Dados (BI) - 7

32:41
SEFAZ-AL - Banco de Dados (BI) - 8

33:29
Programação - R - Introdução Conceituação e Sintaxe - 1

24:50
Programação - R - Variáveis e Tipos de Dados - 2

23:49
Programação - R - Tipos Numéricos Caracter Lógico - 3

35:19
Programação - R - Objetos - 1

24:13
Programação - R - Objetos - 2

23:32
Programação - R - Operadores

30:41
Programação - R - Estruturas Controle

24:44
Python NumPy - Multibancas - 01

36:24
Python NumPy - Multibancas - 02

42:40
Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 1 - Capítulo I

32:39
Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 2 - Capítulo II

27:46
Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 3 - Capítulo III

26:55
Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 4 - Capítulo IV

22:49
Lei de Acesso à Informação - Lei 12.527 - 5 - Capítulo V

09:17
LGPD - Lei Geral de Proteção de Dados - Multibancas - 01

37:15
LGPD - Lei Geral de Proteção de Dados - Multibancas - 02

38:54