diff --git a/1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.pt-br.md b/1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.pt-br.md index 16009264..644a2bb0 100644 --- a/1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.pt-br.md +++ b/1-Introduction/1-intro-to-ML/translations/README.pt-br.md @@ -2,7 +2,7 @@ [![ML, AI, deep learning - Qual é a diferença?](https://img.youtube.com/vi/lTd9RSxS9ZE/0.jpg)](https://youtu.be/lTd9RSxS9ZE "ML, AI, deep learning - Qual é a diferença?") -> 🎥 Clique na imagem acima para assistir um vídeo que ilustra a diferença entre machine learning, AI, and deep learning. +> 🎥 Clique na imagem acima para assistir um vídeo que ilustra a diferença entre machine learning, AI, e deep learning. ## [Questionário inicial](https://white-water-09ec41f0f.azurestaticapps.net/quiz/1?loc=ptbr) @@ -12,7 +12,7 @@ Nossas boas vindas a este curso de machine learning clássico para iniciantes! Q [![Introdução ao ML](https://img.youtube.com/vi/h0e2HAPTGF4/0.jpg)](https://youtu.be/h0e2HAPTGF4 "Introdução ao ML") -> 🎥 Clique na imagem acima para assistir: John Guttag, do MIT, apresenta o machine learning +> 🎥 Clique na imagem acima para assistir: John Guttag, do MIT, apresenta o machine learning. ### Primeiros passos com machine learning @@ -21,7 +21,7 @@ Antes de iniciar este curso, você precisa ter seu computador configurado e pron - **Configure sua máquina com estes vídeos**. Use os links a seguir para aprender [como instalar o Python](https://youtu.be/CXZYvNRIAKM) em seu sistema e [configurar um editor de texto](https://youtu.be/EU8eayHWoZg) para desenvolvimento. - **Aprenda Python**. Também é recomendável ter um conhecimento básico de [Python](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-language/?WT.mc_id=academic-15963-cxa), uma linguagem de programação útil para cientistas de dados (data scientists) que usamos neste curso. - **Aprenda Node.js e JavaScript**. Também usamos JavaScript algumas vezes neste curso para criar aplicativos web, então você precisará ter [node](https://nodejs.org) e [npm](https://www.npmjs.com/) instalado, assim como o [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) disponível para desenvolvimento em Python e JavaScript. -- **Crie uma conta no GitHub**. Como você nos encontrou aqui no [GitHub](https://github.com),talvez você já tenha uma conta, mas se não, crie uma faça um fork deste curso para usar por conta própria. (Sinta-se à vontade para nos dar uma estrela também 😊) +- **Crie uma conta no GitHub**. Como você nos encontrou aqui no [GitHub](https://github.com),talvez você já tenha uma conta, mas se não, crie uma e faça um fork deste curso para usar por conta própria. (Sinta-se à vontade para nos dar uma estrela também 😊). - **Explore o Scikit-learn**. Familiarize-se com o [Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html), um conjunto de bibliotecas de ML referenciadas nestas lições. ### O que é machine learning? @@ -30,7 +30,7 @@ O termo 'machine learning' é um dos termos mais populares e usados ​​atualm ![curva de hype de ml](../images/hype.png) -> Google Trends mostra o recente 'curva de hype' do termo 'machine learning' +> Google Trends mostra a recente 'curva de hype' do termo 'machine learning'. Vivemos em um universo cheio de mistérios fascinantes. Grandes cientistas como Stephen Hawking, Albert Einstein e muitos outros dedicaram suas vidas à busca de informações significativas que desvendam os mistérios do mundo ao nosso redor. Esta é a condição humana de aprendizagem: uma criança humana aprende coisas novas e descobre a estrutura de seu mundo ano a ano à medida que chega à idade adulta. @@ -52,7 +52,7 @@ Neste curso você aprenderá: - conceitos fundamentais de machine learning - a história do ML -- MLe justiça +- ML e justiça - técnicas de regressão de ML - técnicas de classificação com ML - técnicas de agrupamento de ML @@ -88,7 +88,7 @@ Os aplicativos de machine learning agora estão em quase todos os lugares e são - Para entender o sentimento de um texto. - Para detectar notícias falsas (fake news) e impedir a propagação de propaganda. -Finanças, economia, ciências da terra, exploração espacial, engenharia biomédica, ciências cognitivas e até mesmo campos das humanidades adaptaram o machine learning para resolver os árduos e pesados problemas de processamento de dados de seu domínio +Finanças, economia, ciências da terra, exploração espacial, engenharia biomédica, ciências cognitivas e até mesmo campos das humanidades adaptaram o machine learning para resolver os árduos e pesados problemas de processamento de dados de seu domínio. O machine learning automatiza o processo de descoberta de padrões, encontrando insights significativos do mundo real ou dados gerados. Ele provou ser altamente valioso em aplicações comerciais, de saúde e financeiras, entre outras.