Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

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O aprendizado de máquina tornou-se parte integrante de muitas aplicações comerciais e projetos de pesquisa, mas esse campo não é exclusivo de grandes empresas com extensas equipes de pesquisa. Se você usa Python, mesmo como iniciante, este livro ensinará maneiras práticas de criar suas próprias soluções de aprendizado de máquina. Com todos os dados disponíveis hoje, os aplicativos de aprendizado de máquina são limitados apenas pela sua imaginação.

Você aprenderá as etapas necessárias para criar um aplicativo de aprendizado de máquina bem-sucedido com Python e a biblioteca scikit-learn. Os autores Andreas Müller e Sarah Guido se concentram nos aspectos práticos do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, em vez da matemática por trás deles. A familiaridade com as bibliotecas NumPy e matplotlib o ajudará a obter ainda mais deste livro.

Com este livro, você aprenderá:

  • Conceitos e aplicações fundamentais do aprendizado de máquina
  • Vantagens e deficiências de algoritmos de aprendizado de máquina amplamente utilizados
  • Como representar dados processados ​​por aprendizado de máquina, incluindo em quais aspectos de dados focar
  • Métodos avançados para avaliação de modelos e ajuste de parâmetros
  • O conceito de pipelines para encadear modelos e encapsular seu fluxo de trabalho
  • Métodos para trabalhar com dados de texto, incluindo técnicas de processamento específicas de texto
  • Sugestões para melhorar suas habilidades de aprendizado de máquina e ciência de dados

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