Engenheiro de Machine Learning

Informações

Título: Engenheiro de Machine Learning
Nome do Autor: Udacity
Gênero: Programação
Ano de Lançamento: 2018
Editora: Udacity
Nº de Páginas/Horas: 20+ horas
Tamanho: 12,8GB
Formato: 
Idioma: Inglês

Sinopse

Engenheiro de Machine Learning
CONSTRUA MODELOS PREDITIVOS E AUTOMATIZADOS
Aprenda a construir modelos preditivos que irão possibilitar computadores a agir, aprender e tomar decisões baseados em dados. Você aprenderá os conceitos fundamentais de avaliação e validação de modelos, aprendizagem supervisionada, aprendizagem não-supervisionada, aprendizagem por reforço e deep learning.

Descrição

O aprendizado de máquina representa uma evolução fundamental nos campos da ciência da computação, análise de dados, engenharia de software e inteligência artificial. 
Este programa ensinará como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina e aplicará modelos preditivos a conjuntos de dados massivos em campos como finanças, saúde, educação e muito mais.

Projeto P0

Exploração Titânica de Sobrevivência

Neste projeto opcional, você criará funções de decisão que tentam prever os resultados de sobrevivência do desastre do Titanic de 1912 com base nos recursos de cada passageiro, como sexo e idade. Você começará com um algoritmo simples e aumentará sua complexidade até conseguir prever com precisão os resultados para pelo menos 80% dos passageiros nos dados fornecidos. Este projeto apresentará a você alguns dos conceitos de aprendizado de máquina ao iniciar o programa Nanodegree.

Projeto P1

Previsão dos preços da habitação em Boston

O mercado imobiliário de Boston é altamente competitivo e você quer ser o melhor agente imobiliário da região. Para competir com seus colegas, você decide aproveitar alguns conceitos básicos de aprendizado de máquina para ajudar você e um cliente a encontrar o melhor preço de venda para sua casa. Felizmente, você se deparou com o conjunto de dados do Boston Housing, que contém dados agregados sobre vários recursos para casas em comunidades da Grande Boston, incluindo o valor mediano de residências para cada uma dessas áreas. Sua tarefa é construir um modelo ideal baseado em uma análise estatística com as ferramentas disponíveis. Este modelo será usado para estimar o melhor preço de venda para a casa do seu cliente.

Projeto P2

Construa um Sistema de Intervenção Estudantil

Um distrito escolar local tem o objetivo de alcançar uma taxa de graduação de 95% até o final da década, identificando os alunos que precisam de intervenção antes de abandonarem a escola. Como engenheiro de software contatado pelo distrito escolar, sua tarefa é modelar os fatores que predizem a probabilidade de um aluno passar no exame final do ensino médio, construindo um sistema de intervenção que aproveite as técnicas de aprendizado supervisionadas. O conselho de supervisores solicitou que você encontrasse o modelo mais eficiente que usa o menor custo de computação para economizar no orçamento. Você precisará analisar o conjunto de dados sobre o desempenho dos alunos e desenvolver um modelo que preveja a probabilidade de um determinado aluno passar, quantificando se uma intervenção é necessária.

Projeto P3

Criando Segmentos de Clientes

Um distribuidor de atacado recentemente testou uma mudança em seu método de entrega para alguns clientes, passando de um serviço de entrega matinal cinco dias por semana para um serviço de entrega noturno mais barato três dias por semana. Os testes iniciais não revelaram nenhum resultado insatisfatório significativo, então eles implementaram a opção mais barata para todos os clientes. Quase imediatamente, o distribuidor começou a receber reclamações sobre a mudança do serviço de entrega e os clientes estavam cancelando as entregas - perdendo mais dinheiro para o distribuidor do que o que estava sendo economizado. Você foi contratado pelo distribuidor atacadista para descobrir que tipos de clientes eles têm para ajudá-los a tomar decisões de negócios melhores e mais informadas no futuro. Sua tarefa é usar técnicas de aprendizado não supervisionadas para ver se existem semelhanças entre clientes,

Projeto P4

Treine um Smartcab para o Drive

Em um futuro não tão distante, as empresas de táxis nos Estados Unidos não empregam mais motoristas humanos para operar sua frota de veículos. Em vez disso, os táxis são operados por agentes autônomos - conhecidos como smartcabs - para transportar pessoas de um local para outro dentro das cidades em que essas empresas operam. Nas principais áreas metropolitanas, como Chicago, Nova York e São Francisco, um número cada vez maior de pessoas passou a confiar nos smartcabs para chegar onde precisam, da forma mais segura e eficiente possível. Embora os smartcabs tenham se tornado o transporte de escolha, surgiram preocupações de que um agente autônomo pode não ser tão seguro ou eficiente quanto os motoristas humanos, especialmente quando se considera os semáforos da cidade e outros veículos. Para aliviar estas preocupações,

Projeto P5

Projeto Capstone

Neste projeto básico, você aproveitará o que aprendeu no programa Nanodegree para resolver um problema de sua escolha aplicando algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina. Você primeiro definirá o problema que deseja resolver e investigará possíveis soluções e métricas de desempenho. Em seguida, você analisará o problema por meio de visualizações e exploração de dados, para compreender melhor quais algoritmos e recursos são apropriados para resolvê-lo.
Em seguida, você implementará seus algoritmos e métricas de escolha, documentando as etapas de pré-processamento, refinamento e pós-processamento ao longo do caminho. Em seguida, você coletará resultados sobre o desempenho dos modelos utilizados, visualizará quantidades significativas e validará / justificará esses valores. Finalmente, você vai construir conclusões sobre seus resultados e discutir se sua implementação resolve adequadamente o problema.

Projeto Resume Review

Neste projeto, você atualizará seu currículo de acordo com as convenções que os recrutadores esperam e obterá dicas sobre como se representar melhor para passar na “tela de 6 segundos”. Você também vai se certificar de que seu currículo é adequadamente direcionado para o trabalho que você está se candidatando. Recomendamos que todos os alunos atualizem seus currículos para mostrar suas habilidades recém-adquiridas, independentemente de você estar procurando um novo emprego em breve.

Prática de Entrevista Técnica do Projeto

Para este projeto, você receberá cinco perguntas técnicas de entrevista sobre diversos tópicos discutidos no curso de entrevista técnica. Você deve escrever uma resposta limpa e eficiente em Python, bem como uma explicação em texto da eficiência de seu código e suas opções de design. Um revisor qualificado examinará sua resposta e dará a você um feedback sobre qualquer coisa que possa ser incrível ou deficiente - sua solução é a mais eficiente possível? Você está fazendo um bom trabalho de explicar seus pensamentos? Seu código é elegante e fácil de ler?

Por Que Tomar Este Programa de Nanodegree?

Este programa irá equipá-lo com as principais habilidades que irão prepará-lo para preencher funções com empresas que buscam especialistas em aprendizado de máquina (ou para introduzir técnicas de aprendizado de máquina em suas organizações). O aprendizado de máquina está literalmente em todo lugar, e está freqüentemente no trabalho, mesmo quando não percebemos isso. Google Translate, Siri e Facebook News Feeds são apenas alguns exemplos populares da onipresença do aprendizado de máquina. A capacidade de desenvolver máquinas e sistemas que melhoram automaticamente, coloca a aprendizagem de máquina na absoluta vanguarda de praticamente qualquer campo que se baseia em dados.

O Que eu Ganho?

O que é um programa de Nanodegree?

Portfólio de projetos prontos para o trabalho
Feedback personalizado sobre projetos
Fóruns suportados pelo treinador
Orientação de carreira (entrevista, currículo, etc.)
Acesso aos materiais do curso
Credencial de Nanodegree Verificado
Os melhores cursos ministrados por instrutores especializados
Um programa de Nanodegree é um caminho curricular inovador que é baseado em resultados e orientado para a carreira. Cada programa tem um objetivo final claro e o caminho ideal para chegar até você. Os cursos são construídos com líderes do setor, como Google, AT & T e Facebook, e são ministrados pelos principais especialistas no assunto. Os alunos se beneficiam de orientação personalizada e revisão de projetos, e têm acesso regular a instrutores e gerentes de cursos por meio de fóruns moderados.
Os graduados ganham uma credencial reconhecida pelo setor e se beneficiam de um amplo suporte de carreira. O objetivo final de um programa de Nanodegree é ensinar as habilidades que você precisa, para a carreira que você quer, para que você possa construir a vida que você merece.

Pré-Requisitos e Requisitos:

Antes de entrar no programa Nanodegree Engineer Learning Engineer, o aluno deve ter o seguinte conhecimento:

Intermediário conhecimento de programação Python, do tipo obtido através da Introdução à Programação Nanodegree, outros cursos introdutórios de programação ou programas, ou experiência adicional de desenvolvimento de software do mundo real.

Incluindo:

Strings, numbers, and variables
Statements, operators, and expressions
Lists, tuples, and dictionaries
Conditions, loops
Procedures, objects, modules, and libraries
Troubleshooting and debugging
Research & documentation
Problem solving
Algorithms and data structures
Conhecimento estatístico intermediário, do tipo obtido através de qualquer um dos cursos introdutórios de estatística da Udacity.

Incluindo:

Populações, amostras
Média, mediana, modo
Erro padrão
Variação, desvios padrão
Distribuição normal
Precisão e exatidão
Cálculo intermediário e domínio de álgebra linear, abordados no Curso de Atualização de Álgebra Linear,

Incluindo:

Derivatives
Integrals
Series expansions
Matrix operations through eigenvectors and eigenvalues

Download Servidor: Gdrive. em 3 Partes

Senha Para Descompactar se Nessecário:

BaixaoGratis.BlogSpot.Com,
baixaogratis.blogspot.com
ou dori.tr.

Parte 1

Parte 2

Parte 3

Tags

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