bootcamp_machine learning
v5.0.2
Este projeto é um bootcamp de Machine Learning criado por 42 AI.
Como as noções vistas durante este bootcamp podem ser complexas, aconselhamos vivamente que os alunos tenham feito previamente o seguinte bootcamp:
42 Inteligência Artificial é uma organização estudantil do campus parisiense da escola 42. Nosso objetivo é fomentar a discussão, a aprendizagem e o interesse no campo da inteligência artificial, através da organização de diversas atividades como palestras e workshops.
Os arquivos pdf de cada módulo podem ser baixados em nossa página de lançamento: https://github.com/42-AI/bootcamp_machine-learning/releases
Comece com um pouco de álgebra linear e estatística
Operações de soma, média, variância, desvio padrão, vetores e matrizes.
Hipótese, modelo, regressão, função de perda.
Implemente um método para melhorar o desempenho do seu modelo: descida gradiente e descubra a noção de normalização
Gradiente descendente, regressão linear, normalização.
Estenda a regressão linear para lidar com mais de um recurso, construir modelos polinomiais e detectar overfitting
Hipótese linear multivariada, gradiente descendente linear multivariado, modelos polinomiais.
Conjuntos de treinamento e teste, overfitting.
Descubra o seu primeiro algoritmo de classificação: regressão logística!
Hipótese logística, gradiente logístico descendente, regressão logística, classificação multiclasse.
Precisão, precisão, recall, pontuação F1, matriz de confusão.
Combata o overfitting!
Regularização, overfitting. Função de perda regularizada, descida gradiente regularizada.
Regressão linear regularizada. Regressão logística regularizada.
