Aprenda tudo o que você precisa saber sobre aprendizado não supervisionado.
Este vídeo aborda: agrupamento k-means, avaliação de agrupamento, agrupamento hierárquico, PCA e redução de dimensionalidade, detecção de anomalias, mini-projeto: segmentação de clientes. Cada conceito é explicado com exemplos reais e padrões práticos que você pode usar imediatamente.
Este é o Episódio 3 da série de Aprendizado de Máquina.
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📚 O QUE VOCÊ VAI APRENDER
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0:00 — Introdução
0:21 — Agenda
0:49 — O que é Aprendizado Não Supervisionado
1:17 — Agrupamento K Means
1:44 — Inércia e o Método do Cotovelo
2:09 — Avaliação de Agrupamento
2:39 — Pontuação de Silhueta em Profundidade
3:08 — Agrupamento Hierárquico
3:38 — Métodos de Ligação
4:06 — Dendrogramas e Comparação
4:40 — PCA e Redução de Dimensionalidade
5:12 — Variância Explicada
5:41 — PCA Quando e Por Quê
6:12 — Detecção de Anomalias
6:43 — Isolation Forest
7:20 — Principais Conclusões
7:55 — Referência Rápida em Python
8:29 — Conclusão
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🎮 PRATIQUE GRÁTIS
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Cada conceito neste vídeo tem exercícios práticos correspondentes:
Escreva código real no seu navegador → receba feedback instantâneo → ganhe XP.
Sem configuração. Sem instalações.
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🗺️ ROTEIRO DA SÉRIE DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
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⬜ EP — Fundamentos de ML
⬜ EP — Classificação & Árvores
✅ EP — Aprendizado Não Supervisionado (você está aqui)
⬜ EP — Pipelines de ML & MLOps
⬜ EP — Séries Temporais & Previsão
⬜ EP — NLP & Processamento de Texto
⬜ EP — Sistemas de Recomendação
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🗺️ TODAS AS SÉRIES
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📘 Engenharia de Dados — SQL, Python, dbt, Airflow, Armazenamentos
🔴 Aprendizado de Máquina — Fundamentos à Produção (esta série)
🟣 IA Generativa — RAG, Agentes, LLMs
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🔗 LINKS
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Vejo você no próximo.
— Jaco
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