O que você aprenderá_
- Entenda como funciona um modelo de machine learning aplicado à detecção de fraude
- Aprenda a analisar e manipular dados de acordo com o problema proposto
- Aprenda como avaliar um modelo de machine learning utilizando métricas
- Conheça e aplique uma pipeline de machine learning em um projeto
- Saiba como produzir um projeto para seu portfólio
Público alvo_
Pessoas que querem construir um modelo de machine learning para detecção de fraude em transações bancárias.
Sthefanie Monica Premebida
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
Curso atualizado em 14/11/2023
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Primeiros passos
- Apresentação
- Entendendo o problema
- Colab e Kaggle
Análise exploratória
- Análise com Pandas
- Encoding
Estruturando a Target
- Regressão logística
- Balanceamento de dados
- Formulando as hipóteses
Modelo Preditivo
- Árvore de decisão
- Random Forest
- Análise de métricas
Melhorando o modelo
- RandomizedSearchCV
- Melhorando o modelo
- Resultados finais
- Voltando às hipóteses
- Conclusão
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-
Formação
Machine Learning para Negócios Digitais
8h
De curso
48
Atividades
Escola
Data Science
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