Aprendizagem não supervisionada, sistemas de recomendação e aprendizagem por reforço

Grande parte dos dados do mundo não é rotulada, e alguns dos sistemas de IA mais poderosos aprendem explorando seus ambientes ou entendendo as preferências do usuário.Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de aprendizado não supervisionado, mecanismos de recomendação e aprendizado por reforço.Você fará a transição de entender modelos supervisionados básicos para projetar sistemas que agrupam conjuntos de dados complexos, sugerem conteúdo relevante e tomam decisões autônomas. O que você vai aprender: - Entenda a lógica fundamental por trás dos algoritmos de clustering, como K-means e técnicas de detecção de anomalias. - Crie sistemas de filtragem colaborativa e recomendação baseada em conteúdo usando princípios modernos de aprendizado profundo. - Implemente modelos de aprendizado de reforço profundo, incluindo funções de valor de estado-ação e otimização de políticas. - Explore bancos de dados vetoriais modernos e técnicas de incorporação usadas para dimensionar sistemas de recomendação hoje. - Aplique métricas de avaliação para avaliar a precisão, a recordação e a segurança de agentes de aprendizado não supervisionados e de reforço. O curso começa com a terminologia essencial e os fundamentos matemáticos de dados não rotulados antes de avançar para algoritmos de recomendação e ambientes de aprendizado de reforço interativo. Você aprenderá através de explicações detalhadas por escrito e passo a passo. Projetado para iniciantes com uma compreensão básica de Python e conceitos introdutórios de aprendizado de máquina, este curso não requer experiência prévia em IA avançada.