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Ensino sobre Machine Learning e principais técnicas

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- ks_metric.py
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  - modelo_rf.pkl
  - predict.py
  - train.py
- - auto.py
  - create_transactions_safe.sql
  - etl_abt.sql
  - etl_feature_store.sql
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- ReadMe.md
- train.py
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LICENSE
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requirements.txt

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# Machine Learning para Pôneis

- [Sobre](#sobre)
- [Pré-requisitos](#pré-requisitos)
- [Ementa](#ementa)
- [Materiais para download](#materiais-para-download)

## Sobre

Curso gratuito e ao vivo sobre Machine Learning e suas principais técnicas que acontecerá nos dias 13/05 a 17/05 às 9AM no canal [Téo Me Why](https://twitch.tv/teomewhy). Não é necessário inscrição, basta compararecer no horário. [Clique aqui](https://calendar.google.com/calendar/event?action=TEMPLATE&tmeid=NzltY24yM2piYjB1YXVvdnAxZ2RsNDUwZmNfMjAyNDA1MTNUMTIwMDAwWiB0ZW9AdGVvbWV3aHkub3Jn&tmsrc=teo%40teomewhy.org&scp=ALL) para adicionar o evento em sua agenda.

Aulas ministradas pelo [Téo Calvo](https://www.linkedin.com/in/teocalvo/) no canal [Téo Me Why](https://twitch.tv/teomewhy), com apoio do [Instituto Aaron Swartz](https://institutoasw.org/).

Todas aulas serão gravadas e disponibilizadas posteriormente no [YouTube](https://www.youtube.com/@teomewhy) e na [Twitch](https://twitch.tv/teomewhy).

## Pré-requisitos

Para acompanhar o curso da forma mais fluída possível, é recomendado ter o básico de conhecimento em Python e sua principal biblioteca de manipulação de dados, Pandas. Bem como noções de Estatística Básica e Git/GitHub. Para cada um desses temas, há playlists específicas em nosso canal no YouTube que pode te ajudar:

## Ementa

- O que é Machine Learning?
- Exemplos
    - Frutas
    - Cerveja
    - Star Wars
- Tipos de aprendizado
- Métodos de Regressão
    - Regressão Linear Simples e Múltipla
    - Modelos de Árvore
- Métodos de Classificação
    - Regressão logística
    - Modelos de Árvore
    - Naive-Bayes
- Métricas de ajuste
- Métodos de validação
- Aplicação: Projeto do chat

## Materiais para download

[`*temos um vídeo mostrando a preparação do ambiente Python`](https://www.youtube.com/watch?v=asUCVFBUyfY)

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