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Machine Learning
Responsável pelas maiores disrupções da nova era da tecnologia, como ChatGPT, carros autônomos, reconhecimento facial, saúde, agro e muitas outras, o aprendizado de máquina, ou Machine Learning está ganhando cada vez mais espaço na área da tecnologia.
Comece sua carreira agoraO que é Machine Learning?
Machine Learning é uma subcategoria da inteligência artificial que se refere à capacidade dos sistemas computacionais de aprender e melhorar seu desempenho em tarefas específicas através da análise de dados. Em vez de serem programados com regras específicas, os algoritmos de Machine Learning usam dados de treinamento para identificar padrões, estabelecer conexões e fazer previsões precisas em novos dados.
Essa abordagem permite que as máquinas se adaptem a mudanças e realizem tarefas complexas de forma autônoma, tornando-se uma tecnologia essencial em diversas aplicações, desde reconhecimento de fala e imagem até previsão de vendas e diagnóstico médico.
Onde é usado Machine Learning?
Machine Learning é amplamente utilizado em diversas áreas e indústrias. Aqui estão alguns dos principais setores onde o Machine Learning é aplicado:
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Tecnologia e Internet
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Saúde
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Finanças
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Indústria e Manufatura
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Varejo e E-commerce
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Marketing e Publicidade
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Transporte e Logística
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Governo e Setor Público
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Ciência e Pesquisa
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Automóveis e Veículos Autônomos
Esses são apenas alguns exemplos das inúmeras aplicações do Machine Learning. À medida que a tecnologia continua a avançar, novas oportunidades de uso surgem em diversos campos, tornando o Machine Learning uma das tecnologias mais impactantes e versáteis dos tempos modernos.
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Porque aprender Machine Learning?
Aprender Machine Learning oferece inúmeras vantagens e oportunidades. Primeiramente, o campo está em alta demanda em várias indústrias, o que significa que há muitas oportunidades de emprego e crescimento profissional para aqueles que dominam essas habilidades. Além disso, o Machine Learning permite resolver problemas complexos e automatizar tarefas de forma eficiente, aumentando a eficácia das operações em diversas áreas.
Aprender Machine Learning também proporciona a capacidade de desenvolver aplicações inovadoras e criar sistemas que podem aprender e se adaptar com o tempo, impulsionando a inovação tecnológica e promovendo a excelência em diversas disciplinas, desde análise de dados e visão computacional até desenvolvimento de jogos e automação de processos industriais.
- Conheça mais
Por onde começar a aprender Machine Learning?
Formações Machine Learning
Cursos Machine Learning
Introdução ao Machine Learning
Iniciante 2h
Métodos de Machine Learning Bioinspirados
Avançado 1h
Redes Neurais Artificiais
Avançado 1h
Algoritmos Genéticos
Avançado 2h
Algoritmos de SVM (Support Vector Machine)
Avançado 1h
Classificação de Problemas: Explorando Datasets
Avançado 1h
Linguagens de Programação para Machine Learning
Intermediário 1h
Python para Machine Learning na Prática
Intermediário 2h
Scilab para Machine Learning
Intermediário 2h
R para Machine Learning
Intermediário 2h
Conhecendo o Anaconda, TensorFlow e SciPy
Intermediário 1h
Introdução ao COLAB
Intermediário 2h
Treinamento Supervisionado para Machine Learning
Avançado 2h
Treinamento Não-Supervisionado em Machine Learning
Avançado 1h
Aprendizado por Reforço em Machine Learning
Avançado 1h
Algoritmos de Regressão para Machine Learning
Avançado 1h
Extração de Features e Redução de Dimensionalidade em Dados
Avançado 2h
Métodos de Validação de Treinamento
Avançado 2h
Métodos de Otimização de Aprendizado
Avançado 2h
Otimização de Modelos em Hiperparâmetros
Avançado 1h
Modelos de Machine Learning: Métricas de Avaliação de Desempenho
Avançado 1h
Tipos de Redes de Deep Learning
Avançado 2h
Redes de Classificação para Deep Learning
Avançado 2h
Redes de Detecção em Deep Learning
Avançado 2h
Redes de Segmentação em Deep Learning
Avançado 1h
Aplicações Práticas com Deep Learning
Avançado 1h
Introdução às Bibliotecas de Machine Learning
Avançado 1h
Frameworks para Machine Learning
Avançado 1h
Conhecendo as Bibliotecas Pandas e Scikit-Learn
Avançado 1h
Desenvolvimento de Algoritmos no Keras
Avançado 1h
Ambientes de Projetos Colaborativos de Machine Learning
Avançado 1h
Introdução ao Processamento De Imagens Digitais
Avançado 2h
Aplicações de Processamento De Imagens Digitais
Avançado 2h
Métodos de Segmentação Com OpenCV
Avançado 2h
Programando Com OpenCV: Abordagens práticas
Avançado 2h
Algoritmos de Processamento de Imagens Digitais para Detecção de Bordas em Objetos 2D
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Filtros de Eliminação de ruídos em imagens digitais
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Introdução à Visão Computacional
Avançado 1h
Algoritmos para Rastreamento de Objetos em Imagens
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Visão Computacional 3D e seus algoritmos
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Algoritmos para Processamento de Linguagem Natural
Avançado 1h
Projetos Machine Learning
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