Machine Learning Algorithms

PT-BR

Este repositório e seus notebooks foram criados para fornecer suporte a mentorias/aulas sobre noções básicas teóricas e práticas de Machine Learning. O objetivo das mesmas é preparar pessoas que possuem conhecimentos básicos de Python e desejam aprender sobre o mundo de Machine Learning, seja para buscar o primeiro estágio/emprego em áreas correlatas ou simplesmente para adquirir noções sobre essa área do conhecimento que certamente estará cada vez mais presente em nossas vidas.

Ao longo do desenvolvimento deste repositório, utilizei o livro "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" de Aurelion Geron como principal referência. Este livro tem sido um recurso inestimável para aprofundar minha compreensão dos conceitos e técnicas fundamentais de Machine Learning. Eu o recomendo altamente para qualquer pessoa interessada nesta área.

Conteúdo

Parte 1

• 00 - Introdução a Machine Learning (Em Construção)
• 01 - Regressão Linear
• 02 - Introdução a Classificação (Em Construção)
• 03 - Máquinas de Vetores de Suporte (Em Breve)
• 04 - Árvores de Decisão (Em Breve)
• 05 - Ensemble (Em Breve)
• 06 - Bagging e Boosting (Em Breve)
• 07 - Redução de Dimensionalidade (Em Breve)
• 08 - Aprendizado Não Supervisionado (Em Breve)

Parte 2

• 09 - Redes Neurais com Keras (Em Breve)
• 10 - Deep Learning (Em Breve)
• 11 - Modelos Customizados com Tensor Flow 2 (Em Breve)
• 12 - Redes Neurais Convolucionais com Visão Computacional (Em Breve)
• 13 - Processamento de Sequências Usando RNN e CNNs (Em Breve)
• 14 - Processamento de Linguagem Natural com RNN (Em Breve)
• 15 - Aprendizado por Reforço (Em Breve)
• 16 - Introdução a MLOps (Em Breve)

Contato:

• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mauricio-arauujo/

Setup (opcional)

Após instalar qualquer ambiente conda, digite no seu terminal:

   (base) $ git clone https://github.com/mauricioarauujo/Machine_Learning_Algorithms
   (base) $ conda update -n base -c defaults conda -y
   (base) $ conda env create -f environment.yml -y
   (base) $ conda activate ml_alg

or

   (base) $ git clone https://github.com/mauricioarauujo/Machine_Learning_Algorithms
   (base) $ make create-env
   (base) $ conda activate ml_alg

EN

This repository and its notebooks are designed to provide support for mentorship programs on the theoretical and practical basics of Machine Learning. These mentorship programs aim to prepare individuals who have a basic knowledge of Python and want to learn about the world of Machine Learning, whether to secure their first internship/job in related fields or simply to gain a foundational understanding of this area of knowledge, which will undoubtedly become increasingly prevalent in our lives.

Throughout the development of this repository, I used the book "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurelion Geron as a principal reference. This book has been an invaluable resource in deepening my understanding of the fundamental concepts and techniques of Machine Learning. I highly recommend it to anyone interested in this area.

It is important to note that the notebooks provided in this repository are written in Portuguese.

Content

Part 1

• 00 - Introduction to Machine Learning (Under Construction)
• 01 - Linear Regression
• 02 - Introduction to Classification (Under Construction)
• 03 - Support Vector Machines (Coming Soon)
• 04 - Decision Trees (Coming Soon)
• 05 - Ensemble Methods (Coming Soon)
• 06 - Bagging and Boosting (Coming Soon)
• 07 - Dimensionality Reduction (Coming Soon)
• 08 - Unsupervised Learning (Coming Soon)

Part 2

• 09 - Neural Networks with Keras (Coming Soon)
• 10 - Deep Learning (Coming Soon)
• 11 - Custom Models with Tensor Flow 2 (Coming Soon)
• 12 - Convolutional Neural Networks with Computer Vision (Coming Soon)
• 13 - Sequence Processing Using RNNs and CNNs (Coming Soon)
• 14 - Natural Language Processing with RNNs (Coming Soon)
• 15 - Reinforcement Learning (Coming Soon)
• 16 - Introduction to MLOps (Coming Soon)

Contact:

• Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mauricio-arauujo/

Setup (optional)

After installing any conda environment, type in your terminal:

   (base) $ git clone https://github.com/mauricioarauujo/Machine_Learning_Algorithms
   (base) $ conda update -n base -c defaults conda -y
   (base) $ conda env create -f environment.yml -y
   (base) $ conda activate ml_alg

or

   (base) $ git clone https://github.com/mauricioarauujo/Machine_Learning_Algorithms
   (base) $ make create-env
   (base) $ conda activate ml_alg