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Aprendizado de Máquina para Iniciantes - Um Currículo

🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos o Aprendizado de Máquina por meio de culturas globais 🌍

Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 lições sobre Aprendizado de Máquina. Neste currículo, você aprenderá sobre o que às vezes é chamado de aprendizado de máquina clássico, utilizando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando aprendizado profundo, que é abordado em nosso currículo de IA para Iniciantes. Combine essas lições com nosso currículo 'Ciência de Dados para Iniciantes', também!

Viaje conosco pelo mundo enquanto aplicamos essas técnicas clássicas a dados de várias regiões do mundo. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, uma tarefa e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fixar novas habilidades.

✍️ Agradecimentos especiais aos nossos autores Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd

🎨 Agradecimentos também aos nossos ilustradores Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper

🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos Microsoft Student Ambassadors autores, revisores e contribuidores de conteúdo, especialmente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal

🤩 Gratidão extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta pelas lições em R!

Começando

Siga estes passos:

1. Faça um Fork do Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
2. Clone o Repositório: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

Encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção no Microsoft Learn

Estudantes, para usar este currículo, faça um fork do repositório inteiro para sua própria conta no GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo:

• Comece com um questionário pré-aula.
• Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada verificação de conhecimento.
• Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de apenas executar o código da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas /solution em cada lição orientada por projeto.
• Faça o questionário pós-aula.
• Complete o desafio.
• Complete a tarefa.
• Após concluir um grupo de lições, visite o Fórum de Discussão e "aprenda em voz alta" preenchendo o PAT apropriado. Um 'PAT' é uma Ferramenta de Avaliação de Progresso que é um rubrica que você preenche para aprofundar seu aprendizado. Você também pode reagir a outros PATs para aprendermos juntos.

Para estudos adicionais, recomendamos seguir estes módulos e trilhas de aprendizado no Microsoft Learn.

Professores, incluímos algumas sugestões sobre como usar este currículo.

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Vídeos explicativos

Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Você pode encontrar todos esses vídeos nas lições ou na playlist ML para Iniciantes no canal Microsoft Developer no YouTube clicando na imagem abaixo.

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Conheça a Equipe

Gif por Mohit Jaisal

🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram!

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Pedagogia

Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que ele seja baseado em projetos e que inclua questionários frequentes. Além disso, este currículo tem um tema comum para dar coesão ao conteúdo.

Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo se torna mais envolvente para os estudantes e a retenção dos conceitos é aumentada. Além disso, um questionário de baixa pressão antes da aula direciona a intenção do estudante para aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido, podendo ser realizado em sua totalidade ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam cada vez mais complexos ao final do ciclo de 12 semanas. Este currículo também inclui um pós-escrito sobre aplicações reais de ML, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão.

Encontre nosso Código de Conduta, Contribuição e diretrizes de Tradução. Agradecemos seu feedback construtivo!

Cada lição inclui

• sketchnote opcional
• vídeo suplementar opcional
• vídeo explicativo (algumas lições apenas)
• questionário de aquecimento pré-aula
• lição escrita
• para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto
• verificações de conhecimento
• um desafio
• leitura suplementar
• tarefa
• questionário pós-aula

Nota sobre linguagens: Estas lições são escritas principalmente em Python, mas muitas também estão disponíveis em R. Para completar uma lição em R, vá para a pasta /solution e procure pelas lições em R. Elas incluem uma extensão .rmd que representa um arquivo R Markdown, que pode ser definido como uma incorporação de blocos de código (de R ou outras linguagens) e um cabeçalho YAML (que orienta como formatar saídas como PDF) em um documento Markdown. Assim, ele serve como um excelente framework de autoria para ciência de dados, pois permite combinar seu código, sua saída e seus pensamentos, permitindo que você os escreva em Markdown. Além disso, documentos R Markdown podem ser renderizados em formatos de saída como PDF, HTML ou Word.

Nota sobre questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz App, totalizando 52 questionários com três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das lições, mas o aplicativo de questionários pode ser executado localmente; siga as instruções na pasta quiz-app para hospedar localmente ou implantar no Azure.

Número da Lição	Tópico	Agrupamento de Lições	Objetivos de Aprendizado	Lição Vinculada	Autor
01	Introdução ao aprendizado de máquina	Introdução	Aprenda os conceitos básicos por trás do aprendizado de máquina	Lição	Muhammad
02	A História do aprendizado de máquina	Introdução	Aprenda a história por trás deste campo	Lição	Jen e Amy
03	Justiça e aprendizado de máquina	Introdução	Quais são as questões filosóficas importantes sobre justiça que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de ML?	Aula	Tomomi
04	Técnicas para aprendizado de máquina	Introdução	Quais técnicas os pesquisadores de ML utilizam para construir modelos de aprendizado de máquina?	Aula	Chris e Jen
05	Introdução à regressão	Regressão	Comece com Python e Scikit-learn para modelos de regressão	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	Preços de abóboras na América do Norte 🎃	Regressão	Visualize e limpe os dados em preparação para ML	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	Preços de abóboras na América do Norte 🎃	Regressão	Construa modelos de regressão linear e polinomial	Python • R	Jen e Dmitry • Eric Wanjau
08	Preços de abóboras na América do Norte 🎃	Regressão	Construa um modelo de regressão logística	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	Um App Web 🔌	App Web	Construa um app web para usar seu modelo treinado	Python	Jen
10	Introdução à classificação	Classificação	Limpe, prepare e visualize seus dados; introdução à classificação	Python • R	Jen e Cassie • Eric Wanjau
11	Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜	Classificação	Introdução a classificadores	Python • R	Jen e Cassie • Eric Wanjau
12	Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜	Classificação	Mais classificadores	Python • R	Jen e Cassie • Eric Wanjau
13	Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜	Classificação	Construa um app web de recomendação usando seu modelo	Python	Jen
14	Introdução à clusterização	Clusterização	Limpe, prepare e visualize seus dados; introdução à clusterização	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	Explorando gostos musicais nigerianos 🎧	Clusterização	Explore o método de clusterização K-Means	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	Introdução ao processamento de linguagem natural ☕️	Processamento de linguagem natural	Aprenda o básico sobre PLN construindo um bot simples	Python	Stephen
17	Tarefas comuns de PLN ☕️	Processamento de linguagem natural	Aprofunde seus conhecimentos em PLN entendendo tarefas comuns ao lidar com estruturas de linguagem	Python	Stephen
18	Tradução e análise de sentimentos ♥️	Processamento de linguagem natural	Tradução e análise de sentimentos com Jane Austen	Python	Stephen
19	Hotéis românticos da Europa ♥️	Processamento de linguagem natural	Análise de sentimentos com avaliações de hotéis 1	Python	Stephen
20	Hotéis românticos da Europa ♥️	Processamento de linguagem natural	Análise de sentimentos com avaliações de hotéis 2	Python	Stephen
21	Introdução à previsão de séries temporais	Séries temporais	Introdução à previsão de séries temporais	Python	Francesca
22	⚡️ Consumo mundial de energia ⚡️ - previsão com ARIMA	Séries temporais	Previsão de séries temporais com ARIMA	Python	Francesca
23	⚡️ Consumo mundial de energia ⚡️ - previsão com SVR	Séries temporais	Previsão de séries temporais com Support Vector Regressor	Python	Anirban
24	Introdução ao aprendizado por reforço	Aprendizado por reforço	Introdução ao aprendizado por reforço com Q-Learning	Python	Dmitry
25	Ajude Peter a evitar o lobo! 🐺	Aprendizado por reforço	Gym de aprendizado por reforço	Python	Dmitry
Pós-escrito	Cenários e aplicações reais de ML	ML no Mundo Real	Aplicações reais interessantes e reveladoras de ML clássico	Aula	Equipe
Pós-escrito	Depuração de modelos de ML com painel RAI	ML no Mundo Real	Depuração de modelos de aprendizado de máquina usando componentes do painel de IA Responsável	Aula	Ruth Yakubu

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Acesso offline

Você pode executar esta documentação offline usando Docsify. Faça um fork deste repositório, instale o Docsify em sua máquina local e, na pasta raiz deste repositório, digite docsify serve. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: localhost:3000.

PDFs

Encontre um PDF do currículo com links aqui.

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