Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
A aprendizagem automática tornou-se parte integrante de muitas aplicações comerciais e projectos de investigação, mas este campo não é exclusivo de grandes empresas com extensas equipas de pesquisa. Se usas Python, mesmo como principiante, este livro vai ensinar-te formas práticas de construir as tuas próprias soluções de aprendizagem automática. Com todos os dados disponíveis atualmente, as aplicações de aprendizagem automática estão limitadas apenas pela tua imaginação.
Aprenderás os passos necessários para criar uma aplicação de aprendizagem automática de sucesso com Python e a biblioteca scikit-learn. Os autores Andreas Müller e Sarah Guido centram-se nos aspectos práticos da utilização de algoritmos de aprendizagem automática, em vez da matemática que lhes está subjacente. A familiaridade com as bibliotecas NumPy e matplotlib ajudar-te-á a tirar ainda mais partido deste livro.
Com este livro, aprenderás:
- Conceitos fundamentais e aplicações da aprendizagem automática
- Vantagens e deficiências dos algoritmos de aprendizagem automática mais utilizados
- Como representar os dados processados pela aprendizagem automática, incluindo os aspectos dos dados em que te deves concentrar
- Métodos avançados para avaliação de modelos e afinação de parâmetros
- O conceito de pipelines para encadear modelos e encapsular o teu fluxo de trabalho
- Métodos para trabalhar com dados de texto, incluindo técnicas de processamento específicas de texto
- Sugestões para melhorar as tuas competências em aprendizagem automática e ciência de dados
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