Machine Learning programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código do livro: 724425

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Informática, Engenharia E Tecnologia

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Sinopse

Este livro oferece uma introdução abrangente à programação em Python e às técnicas de aprendizado de máquina, visando capacitar os leitores a extrair insights valiosos. Começando com uma metodologia de desenvolvimento sólida, o livro aborda conceitos fundamentais da programação, incluindo operadores, variáveis, tratamento de erros e manipulação de arquivos. À medida que avança, os capítulos exploram diversas técnicas de aprendizado de máquina, como a função sigmoide, perceptron e modelos de regressão linear, além de métodos de agrupamento, como Agglomerative Clustering e K-Means. Também são discutidos algoritmos de classificação, incluindo árvores de decisão, KNN e Naive Bayes.

O livro destaca a importância da visualização de dados e inclui tópicos avançados, como aprendizado profundo com LSTM, MLP e SVM, além de técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA e t-SNE. Para interessados em processamento de linguagem natural, o capítulo sobre NLTK apresenta ferramentas para análise de texto. Com exemplos práticos e exercícios, esta obra é um guia teórico e prático que prepara os leitores para enfrentar desafios no campo da ciência de dados e aprendizado de máquina, fornecendo as ferramentas necessárias para se destacarem em suas jornadas profissionais e acadêmicas.

Características

Número de páginas 381
Edição 1 (2024)
Formato A5 (148x210)
Acabamento Brochura c/ orelha
Tipo de papel Couche 90g
Idioma Português

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Fale com o autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia de Defesa, Mestre em Física com ênfase em Instrumentação Científica (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Indutrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Gestão do Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Energias Renováveis, Eng.Ambiental e Saneamento Básico, Eng.SGT, Arquitetura de Software, Projetos de Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, BI, Big Data e IA, Desenvolvimento de Software, Cybersecurity, Computação Gráfica, Full Stack, Segurança da Informação, Computação Forense, Sistemas de Informações Gerenciais, Estatística Aplicada, Bioestatística, Mat. para Algoritmos e EDD, Mat. orientada a Geometria, Cálculo e Mat. Aplicada, Mat. orientada a Computação Aplicada, Compliance e Gerenciamento de Projetos. MBA em Eng. Econômica, Gestão de TIC, Análise de Dados, Desenvolvimento Mobile e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração, Segurança do Trabalho e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos. Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso. Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros. O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (https://bit.ly/43FdMxu).

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