{"id":19663366,"url":"https://github.com/jonasaacampos/machine-learning-in-python","last_synced_at":"2026-04-26T20:31:07.864Z","repository":{"id":50276036,"uuid":"513105025","full_name":"jonasaacampos/Machine-Learning-in-Python","owner":"jonasaacampos","description":"Projetos e anotações da Formação de Engenheiro de Machine Learning da Data Science Academy. 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Badge\" src=\"https://img.shields.io/static/v1?color=red\u0026label=Engenieer\u0026message=Machine-Learning\u0026style=for-the-badge\u0026logo=ia\"/\u003e\n      \u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cimg alt=\"brain\" src=\"img/brain.png\" width=150 align=right\u003e\n\n\u003ch1\u003eMachine Learning em Python\u003c/h1\u003e\n\n![](https://img.shields.io/badge/BackEnd-Python-informational?style=flat\u0026logo=Python\u0026logoColor=white\u0026color=059A10)\n\nAnotações e projetos do curso de formação em Engenharia de Machine Learning.\n\n![](img/cover-repo.png)\n\n## Projetos\n- [x] [Classificação de Texto com aprendizadgem supervisionada](Projeto-01)\n  - Projeto de extração e análise de fóruns de redes sociais com o objetivo de construir um modelo de aprendizado de máquina que classifica o conteúdo das postagens de forma automática.\n- [x] [Criação de modelo de aprendizado de máquina que prevê o retorno financeiro de investimentos em títulos públicos](Projeto-02)\n  - Construção de modelos de machine learning para prever o retorno de um investimento\n\n[![](https://img.shields.io/badge/feito%20com%20%E2%9D%A4%20por-jaac-cyan)](https://jonasaacampos.github.io/portfolio/)\n[![LinkedIn Badge](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-Profile-informational?style=flat\u0026logo=linkedin\u0026logoColor=white\u0026color=0D76A8)](https://www.linkedin.com/in/jonasaacampos)\n\n--------\n\u003ch2\u003eTable of Contents\u003c/h2\u003e\n\n- [Projetos](#projetos)\n- [O papel do Engenheiro de Machine Learning na contrução de modelos](#o-papel-do-engenheiro-de-machine-learning-na-contrução-de-modelos)\n- [Exemplo de problemas de Machine Learning](#exemplo-de-problemas-de-machine-learning)\n- [Definição de modelo de machine learning](#definição-de-modelo-de-machine-learning)\n- [Riscos e Oportunidade](#riscos-e-oportunidade)\n- [Framework](#framework)\n  - [Principais frameworks de Machine Learning](#principais-frameworks-de-machine-learning)\n- [Modelos de MAchine Learning](#modelos-de-machine-learning)\n  - [Modelos de Classificação:](#modelos-de-classificação)\n  - [Modelos de Regressão](#modelos-de-regressão)\n  - [Modelos de Clustering](#modelos-de-clustering)\n  - [Modelos de Associação](#modelos-de-associação)\n  - [Modelos de Deep Learning](#modelos-de-deep-learning)\n- [Para saber mais](#para-saber-mais)\n- [Crédito das imagens](#crédito-das-imagens)\n- [Contato](#contato)\n\n----------\n\n## O papel do Engenheiro de Machine Learning na contrução de modelos\n\nNormalmente o trabalho do Engnheiro de Machine Learning está mais relacionado com a publicação do que com a construção do modelo. Para tanto é necessário algum conhecimento para criar modelos, para que consiga fazer o deploy do modelo.\n\nA concepção do modelo, geralmente fica a cargo do Cientista de Dados.\n\n## Exemplo de problemas de Machine Learning\n\nMarque abaixa quais problemas podemos solucionar com Machine Learning:\n\n- [ ] Calcular total de vendas a partir de dados de transações financeiras\n  - basta uma operação matemática. Não é necessária\n- [x] Prever o toral de vendas a partir de dados de transações financeiras\n  - meu modelo fará uma compreensão dos dados envolvidos (modelagem preditiva)\n- [x] Detectar padrões nas vendas a partir de transações financeiras\n  - Aqui meu modelo fará agrupamentos de tipos de conas para determinar padrões.\n\n\u003e Machine Learning é aplicável somente não existe uma operação matemática para prever o resultado\n\u003e \n\u003e Machine Learning não CRIA padrões, mas os detecta\n\n## Definição de modelo de machine learning\n\nTodo modelo de machine learning é uma formulação matemática que tenta explicar o relacionamento entre dados.\n\nUsa-se um algoritmo com um rol de hipóteses de resposta, e durante o treinamento com os dados, o modelo descobre parâmetros que confirmam ou explicam o relacionamento dos dados caso exista. (Função alvo \u003e espaço de hipóteses \u003e dados \u003e verificação de relacionamentos)\n\nExistem algoritmos diferentes para problemas diferentes e para dados diferentes.\n\n## Riscos e Oportunidade\n\nRiscos\n- Dados Insuficientes\n- Não possuir desempenho computacional\n- Presissas inválidas\n\nOportunidades\n- Quanto maior o risco, maior as oportunidades\n- Computação Quântica vai ocasionar um novo salto na área\n\n## Framework\n\n\u003e utilizar framework facilita a vida. Crie um modelo do zero somente se não existir nenhum algoritmo que lhe atenda,\n\n### Principais frameworks de Machine Learning\n\n- TensorFlow e Keras\n- Scikit-Learn (o mais amigável)\n- Pytorch (pesquisa)\n- Spark MLLib (computação distribuída)\n- mxnet (nuvem aws)\n- mlpack (C++)\n- DeepLearning4j (Java)\n\n## Modelos de MAchine Learning\n\n### Modelos de Classificação:\n\nObjetivo de classificar os dados em pelo menos 2 categorias\n- Classificação Binária\n- Classificação Multiclasse\n- Multi-Label Classification (marcar elementos em imagem)\n- Classificação Desbalanceada\n\n### Modelos de Regressão\n\nServem para prever um valor numérico\n\n- Regressão linear simples\n- Regressão linear múltipla\n- Regressão polinomial\n- Regressão Ridge\n- Regressão LASSO\n\n\n### Modelos de Clustering\n\nDiferentemente dos outros modelos, neste caso não temos dados de saída. Servem para agrupar melhor os dados.\n\n### Modelos de Associação\n\nServe para encontrar padrões entre os dados. **Associação serve para recomendação**.\n\n### Modelos de Deep Learning\n\nIA é um nome comercial. Deep Learning é o resultado de análises estatísticas e expressões matemáticas.\n\n## Para saber mais\n\n- Machine Learning, Tom Michael\n- Machine Learning with Python for Everyone, Mark Fenne\n- The Hundred-Page Machine Learning Book, Andriy Burkov\n\n## Crédito das imagens\n\n- Desenhos no título by [flaticon](https://www.flaticon.com)\n- Badges e demos do projeto feitos por mim\n\n\u003c!-- CONTACT --\u003e\n## Contato\n\n**Author:** Jonas Araujo de Avila Campos\n\n**Confira mais projetos: [AQUI](https://jonasaacampos.github.io/portfolio/)**\n\n\u003cp align='center'\u003e\n  \u003ca href='https://github.com/jonasaacampos'\u003e\n    \u003cimg src='https://img.shields.io/badge/GitHub-100000?style=for-the-badge\u0026logo=github\u0026logoColor=white'/\u003e\n  \u003c/a\u003e\n  \u003ca href='https://www.linkedin.com/in/jonasaacampos/'\u003e\n    \u003cimg src='https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0077B5?style=for-the-badge\u0026logo=linkedin\u0026logoColor=white'/\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjonasaacampos%2Fmachine-learning-in-python","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fjonasaacampos%2Fmachine-learning-in-python","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fjonasaacampos%2Fmachine-learning-in-python/lists"}