Do conceito ao primeiro modelo de machine learning

Uma série para quem quer entender de verdade o que é aprendizado de máquina antes de sair usando bibliotecas. Começamos pelos conceitos — tipos de aprendizado e a intuição por trás dos modelos de classificação —, treinamos os primeiros modelos com Scikit-Learn (SVM e k-NN) e aprendemos a avaliá-los com a matriz de confusão.

Na série Mãos à obra, cientista de dados, colocamos tudo em prática num projeto completo: codificação de variáveis, análise exploratória, pipelines, validação cruzada, ajuste de hiperparâmetros e AutoML com PyCaret.

Recomendado para quem tem noções de Python. Quer ir além depois? Siga para o Deep Learning com PyTorch.