1. Machine Learning "no-code": Aprenda de Forma Simples!

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  2. 1. Introdução

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  3. 2. Preparação e Exploração

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  4. 3. Classificação

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    • Treinamento o Modelo
    • Tipos de Algoritmos
    • Problemas de Classificação
    • Naive Bayes
    • Redes Bayesianas
    • Árvores de Decisão
    • Adicionando a Classe
    • Métricas de Erros ME MAE RMSE MPE MAPE
    • Classificação: Quiz
  5. 4. Seleção de Atributos

    • Seleção de Atributos
    • Seleção de Atributos na Prática
  6. 5. Redes Neurais e Deep Learning

    • Introdução a Redes Neurais
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    • Topologia e Arquitetura
    • Deep Learning
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  7. 6. Outros Aplicativos

    • Experimenter
    • knowledge flow
    • Package Manager
  8. 7. Agrupamentos

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    • Agrupamentos na Prática
  9. 8. Regras de Associação

    • Regras de Associação
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  10. 9. Simulando um Caso Real

    • Introdução
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  11. 10. Encerramento

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9. Simulando um Caso Real

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  5. 4. Seleção de Atributos

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