Curso de Pós-Graduação em Aprendizado de Máquina, Professor Michael J. Pyrcz
Resumo da Aula:
Aula sobre validação cruzada de modelos, incluindo fluxos de trabalho e filosofia.
Aqui está uma lista de todas as minhas aulas de aprendizado de máquina preditivo:
Nota: excluí minhas aulas de modelagem preditiva em aprendizado profundo para brevidade.
Capítulo do E-book do Curso Gratuito e Online:
Teoria e fluxos de trabalho bem documentados vinculados às aulas e painéis interativos em Python.
Resumo do Curso:
Bem-vindo ao Aprendizado de Máquina Subsuperficial, um curso de nível de pós-graduação que leciono na Universidade do Texas em Austin. Embora o curso seja oficialmente intitulado “Aprendizado de Máquina Subsuperficial” para destacar seu foco em aplicações em modelagem subsuperficial, o material é amplamente aplicável e projetado para equipá-lo com habilidades fundamentais e avançadas em aprendizado de máquina relevantes em diversos campos.
O curso começa com conceitos centrais em modelagem espacial e subsuperficial, fundamentados em princípios de geociências e engenharia, e constrói uma base sólida em probabilidade, estatística e engenharia e seleção de características. A partir daí, exploramos técnicas de aprendizado de máquina inferencial e preditivo, avançando até métodos de aprendizado profundo de ponta. Ao longo do curso, me esforço para tornar tópicos complexos acessíveis, proporcionando um caminho claro para dominar o aprendizado de máquina para desafios do mundo real e capacitando você a navegar e aproveitar o poder da revolução digital em andamento.
Recursos do Curso:
Meu Conteúdo Educacional Compartilhado:
Compartilho todo o meu conteúdo educacional universitário para apoiar estudantes e profissionais em atividade interessados em aprender análise de dados, geoestatística e aprendizado de máquina.
Mais Sobre o Autor:
Saiba mais sobre meus alunos de pós-graduação, meu consórcio de pesquisa, etc. Estou feliz em discutir colaboração em pesquisa e cursos curtos.
Espero que você ache meu conteúdo educacional útil em sua jornada na ciência de dados,
Professor Michael J. Pyrcz
Escola de Engenharia Cockrell
Escola de Geociências Jackson
Universidade do Texas em Austin
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