Fundamentos de Machine Learning para Iniciantes

Machine Learning: Conceitos e Fundamentos para você sair do zero

Quer dominar Machine Learning sem complicação? Este eBook contém 60 páginas de conteúdo muito bem explicado para você aprender os fundamentos de Machine Learning. Mesmo que você seja um iniciante completo. Escrito em linguagem clara e prática, te levo do básico à projetos reais com conjuntos de dados reais, todos os códigos comentados e exemplos que realmente funcionam.

O que você vai aprender?

- Conceitos Essenciais: Entenda os pilares do ML - aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço e semissupervisionado. Incluindo exemplos práticos que descomplicam a teoria (Capítulo 1).

- Estatística para ML: Domine as bases estatísticas que todo cientista de dados precisa, com aplicações em Python (Capítulo 2).

- Projetos de Regressão: Construa modelos de previsão com árvores de decisão e aprenda a lidar com outliers, usando datasets realistas (Capítulo 3).

- Avaliação de Modelos: Avalie o desempenho com validação cruzada, divisão de dados e matriz de confusão, garantindo resultados confiáveis (Capítulo 6).

- Pré-processamento Prático: Aprenda como explorar datasets com `pandas`, identificar valores ausentes e preparar dados para o um modelo de sucesso (Capítulo 7).

- Classificação de Textos : Crie um modelo para classificar sentimentos em notícias atuais, usando um dataset exclusivo com grande número de manchetes (Capítulo 7).

### Por que este eBook é diferente?

- A partir dos ensinamentos dados neste ebook, você estará pronto para encarar qualquer desafio a frente sem grandes dificuldades. Junto neste ebook uma base sólida dos principais conceitos que um cientista de dados utiliza.

- Código Pronto para Uso: Cada exemplo vem com scripts Python comentados, prontos para rodar no seu computador.

- Para Iniciantes e Além: Explicações passo a passo para novatos, com insights avançados para quem já programa em Python.