Curso Introdutório de Machine Learning com Foco em Python

Este curso introdutório de Machine Learning com foco em Python foi desenvolvido para fornecer uma base sólida nos conceitos e nas práticas do aprendizado de máquina. O curso é composto por várias etapas que cobrem desde os fundamentos teóricos até a implementação prática de algoritmos de aprendizado de máquina em Python, utilizando bibliotecas populares como scikit-learn, pandas e NumPy.

Estrutura do Curso

1. Introdução ao Machine Learning
   • O que é Machine Learning?
   • Tipos de Machine Learning: supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço.
   • Principais aplicações de Machine Learning (classificação, regressão, clustering).
   • Python como a linguagem principal para ML.
2. Ambiente de Desenvolvimento
   • Instalação do Python.
   • Configuração do Jupyter Notebook ou Google Colab.
   • Introdução às bibliotecas necessárias: NumPy, pandas, matplotlib, scikit-learn.
3. Trabalhando com Dados
   • Leitura e manipulação de dados com pandas.
   • Análise exploratória de dados (EDA).
   • Tratamento de dados ausentes e limpeza de dados.
   • Normalização e padronização de dados com scikit-learn.
4. Introdução ao Machine Learning Supervisionado
   • O que é aprendizado supervisionado?
   • Divisão de dados: treinamento e teste.
   • Introdução à Regressão Linear.
   • Implementação da Regressão Linear com Python.
   Exemplo de Código: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # Carregar dados X = df[['feature1', 'feature2']] # Features (colunas) y = df['target'] # Target (rótulo) # Dividir em dados de treino e teste X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Instanciar o modelo model = LinearRegression() # Treinar o modelo model.fit(X_train, y_train) # Fazer previsões y_pred = model.predict(X_test) # Avaliar o modelo mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse}")
5. Classificação com K-Nearest Neighbors (KNN)
   • Introdução ao KNN.
   • Aplicações de KNN.
   • Implementação de KNN com Python.
   Exemplo de Código: from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Instanciar o modelo knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # Treinar o modelo knn.fit(X_train, y_train) # Fazer previsões y_pred = knn.predict(X_test) # Avaliar o modelo accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Acurácia: {accuracy}")
6. Árvores de Decisão
   • Explicação do funcionamento das Árvores de Decisão.
   • Implementação de uma Árvore de Decisão para classificação.
   Exemplo de Código: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Instanciar o modelo tree = DecisionTreeClassifier() # Treinar o modelo tree.fit(X_train, y_train) # Fazer previsões y_pred = tree.predict(X_test) # Avaliar o modelo accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Acurácia: {accuracy}")
7. Regressão Logística
   • Diferença entre Regressão Linear e Regressão Logística.
   • Implementação de Regressão Logística para classificação binária.
   Exemplo de Código: from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Instanciar o modelo logistic = LogisticRegression() # Treinar o modelo logistic.fit(X_train, y_train) # Fazer previsões y_pred = logistic.predict(X_test) # Avaliar o modelo accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Acurácia: {accuracy}")
8. Avaliação e Métricas
   • Métricas de avaliação para classificação: Acurácia, Precisão, Recall, F1-Score.
   • Matriz de confusão.
   • Avaliação de modelos de regressão: MSE, MAE, R².
9. Aprendizado Não Supervisionado
   • Introdução ao aprendizado não supervisionado.
   • Agrupamento com K-Means.
   • Redução de dimensionalidade com PCA.
   Exemplo de Código para K-Means: from sklearn.cluster import KMeans # Instanciar o modelo kmeans = KMeans(n_clusters=3) # Treinar o modelo kmeans.fit(X) # Ver os centros dos clusters print(kmeans.cluster_centers_)
10. Introdução ao Deep Learning
    • Explicação básica de redes neurais.
    • Implementação de uma rede neural simples com Keras e TensorFlow.
    • Introdução a CNNs para processamento de imagens.
11. Validação Cruzada e Regularização
    • Como evitar overfitting e underfitting.
    • Implementação de cross-validation.
    • Regularização com Lasso e Ridge.
12. Projeto Final
    • Desenvolvimento de um modelo de Machine Learning completo, desde a obtenção de dados até a avaliação final.
    • Possíveis projetos: predição de preços de casas, classificação de espécies de flores, reconhecimento de dígitos escritos à mão.

Lista de 20 Vídeos Úteis no YouTube para Machine Learning com Python

1. Machine Learning Crash Course – Google Developers
2. Python for Data Science – Machine Learning Full Course
3. Complete Guide to Linear Regression in Python
4. Introduction to Machine Learning with scikit-learn
5. K-Nearest Neighbors Algorithm Explained
6. Decision Trees and Random Forests Explained
7. Logistic Regression Explained with Python
8. Support Vector Machines (SVM) Tutorial
9. Introduction to Deep Learning – Neural Networks
10. K-Means Clustering Explained with Python
11. How to Implement Principal Component Analysis (PCA)
12. Hyperparameter Tuning with GridSearchCV
13. Understanding Cross Validation in Machine Learning
14. Regularization Techniques – Ridge and Lasso Regression
15. Building a Neural Network with TensorFlow and Keras
16. Classification with Naive Bayes
17. Matplotlib Tutorial – Data Visualization in Python
18. How to Train Your First Neural Network
19. Natural Language Processing with Python
20. Deploying Machine Learning Models