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Machine Learning para Iniciantes - Um Currículo

🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos Machine Learning através de culturas globais 🌍

Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 lições sobre Machine Learning. Neste currículo, aprenderá sobre o que às vezes é chamado de machine learning clássico, utilizando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando deep learning, que é abordado no nosso currículo de IA para Iniciantes. Combine estas lições com o nosso currículo 'Ciência de Dados para Iniciantes', também!

Viaje connosco pelo mundo enquanto aplicamos estas técnicas clássicas a dados de várias partes do mundo. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, um exercício e muito mais. A nossa pedagogia baseada em projetos permite que aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada de fazer com que novas competências "fiquem".

✍️ Um agradecimento especial 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, nomeadamente 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 nossas lições em R!

Começar

Siga estes passos:

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

encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn

🔧 Precisa de ajuda? Consulte o nosso Guia de Resolução de Problemas para soluções de problemas comuns com instalação, configuração e execução das lições.

Estudantes, para usar este currículo, faça um fork de todo o repositório para a sua própria conta do 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 executar o código da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas /solution em cada lição baseada em projetos.
Faça o questionário pós-aula.
Complete o desafio.
Complete o exercício.
Após completar um grupo de lições, visite o Fórum de Discussão e "aprenda em voz alta" preenchendo a rubrica PAT apropriada. Um 'PAT' é uma Ferramenta de Avaliação de Progresso que é uma rubrica que preenche para aprofundar o seu aprendizado. Também pode reagir a outros PATs para aprendermos juntos.

Para estudo adicional, recomendamos seguir estes módulos e percursos de aprendizagem do Microsoft Learn.

Professores, incluímos algumas sugestões sobre como usar este currículo.

Vídeos explicativos

Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Pode encontrar todos estes vídeos integrados nas lições ou na playlist ML for Beginners no canal Microsoft Developer no YouTube clicando na imagem abaixo.

Conheça a Equipa

Gif por Mohit Jaisal

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

Pedagogia

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

Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo torna-se mais envolvente para os estudantes e a retenção dos conceitos será aumentada. Além disso, um questionário de baixa pressão antes de uma aula define a intenção do estudante para aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante uma maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser realizado na totalidade ou em parte. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até 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 o nosso Código de Conduta, Contribuições, Traduções e Resolução de Problemas. Agradecemos o seu feedback construtivo!

Cada lição inclui

sketchnote opcional
vídeo suplementar opcional
vídeo explicativo (apenas algumas lições)
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
exercício
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 à pasta /solution e procure pelas lições em R. Elas incluem uma extensão .rmd que representa um ficheiro 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) num documento Markdown. Assim, serve como um excelente framework de autoria para ciência de dados, pois permite combinar o seu código, os seus resultados e os seus pensamentos, permitindo que os escreva em Markdown. Além disso, documentos R Markdown podem ser renderizados para formatos de saída como PDF, HTML ou Word.

Nota sobre questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz App, num total de 52 questionários com três perguntas cada. Eles estão ligados nas lições, mas a aplicação de questionários pode ser executada localmente; siga as instruções na pasta quiz-app para hospedar localmente ou implementar no Azure.

Número da Lição	Tópico	Agrupamento de Lições	Objetivos de Aprendizagem	Lição Ligada	Autor
01	Introdução ao machine learning	Introdução	Aprenda os conceitos básicos por trás do machine learning	Lição	Muhammad
02	A História do Machine Learning	Introdução	Aprenda sobre a história por trás deste campo	Lição	Jen e Amy
03	Justiça e Machine Learning	Introdução	Quais são as questões filosóficas importantes sobre justiça que os alunos devem considerar ao construir e aplicar modelos de ML?	Lição	Tomomi
04	Técnicas para Machine Learning	Introdução	Quais técnicas os pesquisadores de ML utilizam para construir modelos de ML?	Lição	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 abóbora na América do Norte 🎃	Regressão	Visualize e limpe os dados em preparação para ML	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	Preços de abóbora na América do Norte 🎃	Regressão	Construa modelos de regressão linear e polinomial	Python • R	Jen e Dmitry • Eric Wanjau
08	Preços de abóbora na América do Norte 🎃	Regressão	Construa um modelo de regressão logística	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	Uma App Web 🔌	App Web	Construa uma aplicação web para usar o seu modelo treinado	Python	Jen
10	Introdução à Classificação	Classificação	Limpe, prepare e visualize os seus dados; introdução à classificação	Python • R	Jen e Cassie • Eric Wanjau
11	Deliciosas culinárias asiáticas e indianas 🍜	Classificação	Introdução aos 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 uma aplicação web de recomendação usando o seu modelo	Python	Jen
14	Introdução à Clustering	Clustering	Limpe, prepare e visualize os seus dados; introdução ao clustering	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	Explorando gostos musicais nigerianos 🎧	Clustering	Explore o método de clustering K-Means	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	Introdução ao Processamento de Linguagem Natural ☕️	Processamento de Linguagem Natural	Aprenda os fundamentos de NLP construindo um bot simples	Python	Stephen
17	Tarefas Comuns de NLP ☕️	Processamento de Linguagem Natural	Aprofunde o seu conhecimento em NLP entendendo as 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	⚡️ Uso de energia mundial ⚡️ - previsão com ARIMA	Séries Temporais	Previsão de séries temporais com ARIMA	Python	Francesca
23	⚡️ Uso de energia mundial ⚡️ - 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	Aprendizado por reforço com Gym	Python	Dmitry
Pós-escrito	Cenários e aplicações reais de ML	ML no Mundo Real	Aplicações reais interessantes e reveladoras de ML clássico	Lição	Equipa
Pós-escrito	Depuração de modelos de ML com o painel RAI	ML no Mundo Real	Depuração de modelos de Machine Learning usando componentes do painel de IA Responsável	Lição	Ruth Yakubu

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Acesso offline

Pode executar esta documentação offline utilizando Docsify. Faça um fork deste repositório, instale Docsify na 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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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos pela precisão, tenha em atenção que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se uma tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.

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