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Matemática para Machine Learning: Estatística, Probabilidades, Álgebra Linear e Cálculo para Machine Learning (Portuguese Edition)
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- Por que aprender a matemática por trás de algoritmos de ML se podemos facilmente usar as bibliotecas amplamente disponíveis para construir modelos?ML é sem dúvida uma das tecnologias mais em evidência em nossos dias! Se você está começando com ML e quer se tornar um Cientista de Dados você precisa entender a matemática por trás de algoritmos de ML. Não há como contornar isso. É uma parte intrínseca do papel de um Cientista de Dados e qualquer recrutador ou profissional experiente vai atestar isso. O entusiasta que está interessado em aprender mais sobre a magia por trás de algoritmos de ML atualmente enfrenta um conjunto assustador de pré-requisitos: Programação, Análise de Dados em larga escala, estruturas matemáticas associadas a modelos e o próprio conhecimento da aplicação em foco.Por razões históricas, os cursos de ML tendem a ser ensinados no departamento de Ciência da Computação, onde os alunos são frequentemente treinados em programação e análise de dados, mas não tanto em matemática e estatística.Por outro lado, uma queixa comum de estudantes de matemática em todo o mundo é que os temas abordados parecem ter pouca relevância com problemas práticos. Mas esse não é o caso com o MLO livro visa ajudá-lo a aprender alguns conceitos fundamentais e a notação usada para expressá-los. O livro fornece uma abordagem prática para trabalhar com dados e se concentra nos principais conceitos matemáticos que você encontraráem estudos de ML. Ele foi pensado para preencher as lacunas para os alunos que perderam esses conceitos-chave como parte de sua educação formal, ou que precisam se atualizar depois de uma longa pausa de estudar matemática.Procuro desenvolver os conceitos matemáticos com o mínimo de fórmulas possível sendo meu foco concentrar nos tópicos da matemática associados a aplicações especificas em ML. Por isso minha premissa é que você tem algum domínio dos conceitos fundamentais de ML. Se este não for caso ou para somente entender os fundamentos você pode dar uma olhada no meu canal do YouTube onde tenho vídeos sobre o assunto.ML é sobre projetar algoritmos que extraem automaticamente informações valiosas de dados. A ênfase aqui é em "automático", ou seja, ML está preocupado com metodologias de uso geral que podem ser aplicadas a muitos conjuntos de dados, ao mesmo tempo em que produz algo significativo. Existem três conceitos que estão no centro do aprendizado de máquina: Os dados, o Modelo e Aprendizado.Os dados estão no coração de ML porque sem uma mínima quantidade de dados não existe ML.O objetivo de ML é projetar descobrir metodologias para extrair padrões valiosos de dados, ou seja, aprender com os dados, em geral invisíveis para o a percepção humana. Por exemplo, em sites de notícias, ML pode ser usado para encontrar automaticamente tópicos relevantes que são compartilhados, como política, esportes etc.Dizemos que um modelo aprende com os dados se seu desempenho em uma determinada tarefa melhora depois que os dados são levados em conta. O objetivo é encontrar bons modelos que generalizem bem para dados ainda invisíveis, que vamos encontrar no futuro.Este livro é focado em conceitos e os exemplos são desenvolvidos em Python porque como candidato a um Cientista de Dados esta é uma das coisas que você não pode desconhecer.Este livro é dividido em 4 blocos:· Um apanhado dos conceitos básicos e do ecossistema de ML. (Capítulos 3 a 12)· Matemática básica usada em ML, incluindo estatística, Probabilidades, álgebra Linear e cálculo. (Capítulos 13 a 15)· Conceitos matemáticos mais avançados usados em ML, como Entropia, Análise de Componentes Principais e medição de distâncias. (Capítulos 16 a 26)· Finalmente a matemática inerente aos algoritmos de ML. (Capítulos 16 a 31)
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