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Machine Learning for Beginners - Um Currículo

🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos Machine Learning por meio das culturas do mundo 🌍

Os Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas com 26 aulas, todo sobre Machine Learning. Neste currículo, você aprenderá sobre o que às vezes é chamado de aprendizado de máquina clássico, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando deep learning, que é abordado em nosso currículo 'AI for Beginners'. Combine essas aulas com nosso currículo 'Data Science for Beginners', também!

Viaje conosco ao redor do mundo enquanto aplicamos essas técnicas clássicas a dados de muitas regiões. Cada lição inclui quizzes pré e pós-aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, uma tarefa e mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fazer novas habilidades 'fixarem'.

✍️ Agradecimentos calorosos 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 autores, revisores e colaboradores de conteúdo Microsoft Student Ambassador, em especial Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal

🤩 Agradecimentos extras aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta por nossas 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 Microsoft Learn

🔧 Precisa de ajuda? Consulte nosso Guia de Solução de Problemas para soluções para problemas comuns de instalação, configuração e execução das aulas.

Estudantes, para usar este currículo, faça um fork de todo o repositório para sua própria conta do GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo:

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

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

Professores, temos incluído 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 encontrá-los incorporados nas próprias aulas ou na playlist ML for Beginners 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 ver 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 seja prático e baseado em projetos e que inclua quizzes frequentes. Além disso, este currículo tem um tema comum para lhe dar coesão.

Ao garantir que o conteúdo esteja alinhado com projetos, o processo se torna mais envolvente para os alunos e a retenção dos conceitos será aumentada. Além disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em relação ao aprendizado de um tópico, enquanto um segundo quiz após a aula assegura retenção adicional. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser feito na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até o final do ciclo de 12 semanas. Este currículo também inclui um posfácio sobre aplicações do ML no mundo real, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão.

Encontre nosso Código de Conduta, Contribuindo, Tradução e Solução de problemas. Agradecemos seu feedback construtivo!

Cada lição inclui

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

Uma observação sobre idiomas: 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 as lições em R. Elas incluem uma extensão .rmd que representa um R Markdown, que pode ser definido simplesmente 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. Como tal, serve como um framework exemplar de autoria para ciência de dados, pois permite que você combine seu código, sua saída e suas reflexões, permitindo que você as escreva em Markdown. Além disso, documentos R Markdown podem ser renderizados em formatos de saída como PDF, HTML ou Word.

Uma observação sobre quizzes: Todos os quizzes estão contidos na pasta Quiz App folder, totalizando 52 quizzes de três questões cada. Eles são vinculados dentro das lições, mas o quiz app pode ser executado localmente; siga as instruções na pasta quiz-app para hospedar localmente ou implantar no Azure.

Lesson Number	Topic	Lesson Grouping	Learning Objectives	Linked Lesson	Author
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 and Amy
03	Equidade e aprendizado de máquina	Introdução	Quais são as questões filosóficas importantes sobre equidade que os estudantes devem considerar ao construir e aplicar modelos de ML?	Lição	Tomomi
04	Técnicas para aprendizado de máquina	Introdução	Quais técnicas os pesquisadores de ML usam para construir modelos de ML?	Lição	Chris and 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 and 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 aplicativo web 🔌	Aplicativo Web	Construa um aplicativo 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 and Cassie • Eric Wanjau
11	Culinária asiática e indiana deliciosa 🍜	Classificação	Introdução aos classificadores	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
12	Culinária asiática e indiana deliciosa 🍜	Classificação	Mais classificadores	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
13	Culinária asiática e indiana deliciosa 🍜	Classificação	Construa um aplicativo web de recomendação usando seu modelo	Python	Jen
14	Introdução ao agrupamento	Agrupamento	Limpe, prepare e visualize seus dados; introdução ao agrupamento	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	Explorando gostos musicais nigerianos 🎧	Agrupamento	Explore o método de agrupamento K-Means	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	Introdução ao processamento de linguagem natural ☕️	Processamento de linguagem natural	Aprenda o básico sobre NLP construindo um bot simples	Python	Stephen
17	Tarefas comuns de NLP ☕️	Processamento de linguagem natural	Aprofunde seu conhecimento em NLP entendendo tarefas comuns necessárias ao lidar com estruturas de linguagem	Python	Stephen
18	Tradução e análise de sentimento ♥️	Processamento de linguagem natural	Tradução e análise de sentimento com Jane Austen	Python	Stephen
19	Hotéis românticos da Europa ♥️	Processamento de linguagem natural	Análise de sentimento com avaliações de hotéis 1	Python	Stephen
20	Hotéis românticos da Europa ♥️	Processamento de linguagem natural	Análise de sentimento 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 de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com ARIMA	Séries temporais	Previsão de séries temporais com ARIMA	Python	Francesca
23	⚡️ Consumo de energia mundial ⚡️ - previsão de séries temporais com SVR	Séries temporais	Previsão de séries temporais com Regressor de Vetor de Suporte	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
Postscript	Cenários e aplicações de ML no mundo real	ML no Mundo	Aplicações reais interessantes e reveladoras de ML clássico	Lição	Equipe
Postscript	Depuração de modelos em ML usando o painel RAI	ML no Mundo	Depuração de modelos em aprendizado de máquina usando componentes do painel Responsible AI	Lição	Ruth Yakubu

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Acesso offline

Você pode executar esta documentação offline usando Docsify. Faça um fork deste repo, instale o Docsify em sua máquina local, e então na pasta raiz deste repo, 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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