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awesome-machine-learning-portugues

Um plano de estudos para o aprender machine learning em português
https://github.com/italojs/awesome-machine-learning-portugues

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Adaboost
- Estudo do algoritmo adaboost de aprendizagem de máquina aplicado a sensores e sistemas embarcados
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- Implementação em Python
Por que usar?
- Posso aprender e arrumar um emprego em Machine Learning sem estudar mestrado e Phd em Ciência da Computação?
- Drac Smith
- Como eu consigo um emprego em Machine Learning como um programador de software que auto-estudou Machine Learning, mas nunca teve a chance de usar isso no trabalho?
- Ross C. Taylor
- Que habilidades são necessárias para trabalhos de Machine Learning?
- Uri
- Hydrangea
- Há dois lados para Machine Learning
- 'prática - aprendizagem - prática' - los a adquirir experiências avançadas mais rapidamente.
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- Há dois lados para Machine Learning
Não sinta que não é inteligente o bastante
- artigo
- O que é machine learning?
- As 10 Principais Arquiteturas de Redes Neurais
- Tipos de dados do seu dataset
- Tipos de aprendizagem
- Uma breve introdução ao Machine Learning
- As 10 Principais Arquiteturas de Redes Neurais
- Machine Learning (Aula 3) - Aprendizado Supervisionado e não Supervisionado
Naive Bayes
- Teorema de Bayes (Aula 3) - Usando o teorema para calcular sorteio de uma roleta
- Teorema de Bayes (Aula 4) - Explicando o cálculo do vídeo anterior
- Teorema de Bayes
- Teorema de Bayes - Aula 1: Características (Probabilidade a Priori, Condicional e Conjunta)
- Teorema de Bayes (Aula 5) - Caminho pela raridade do item no Diablo (Parte 1)
- Teorema de Bayes (Aula 6) - Caminho pela raridade do item (Parte 2)
- Teorema de Bayes (Aula 7) Vídeo Correção - Nomenclaturas
- Teorema de Bayes (Aula 8) - Bayes Sequencial
- Teorema de Bayes - Aula 2: a Posteriori
- Naive Bayes | Carlos Baldove | Papo Reto
- Classificador Naive bayes em 50 linhas
- Teorema de Bayes - Aula 1: Características (Probabilidade a Priori, Condicional e Conjunta)
- Teorema de Bayes - Aula 2: a Posteriori
- Teorema de Bayes (Aula 3) - Usando o teorema para calcular sorteio de uma roleta
- Teorema de Bayes (Aula 4) - Explicando o cálculo do vídeo anterior
- Teorema de Bayes (Aula 5) - Caminho pela raridade do item no Diablo (Parte 1)
- Teorema de Bayes (Aula 6) - Caminho pela raridade do item (Parte 2)
- Teorema de Bayes (Aula 8) - Bayes Sequencial
- Teorema de Bayes (Aula 7) Vídeo Correção - Nomenclaturas
classificação vs predição
- Machine Learning (Aula 7) - Modelos de Predição
- Machine Learning (Aula 7) - Modelos de Predição
- Machine Learning em Português (Aula 8) - Modelo de Classificação de Íris Parte 1
Árvore de Decisão
- Árvores de Decisão
- ÁRVORE DE DECISÃO. EXEMPLO COMPLETO
- Um tutorial completo sobre modelagem baseada em árvores de decisão (códigos R e Python)
- Implementação em Python
SVM - Máquina de Vetores de Suporte (_Support Vector Machine_)
- Explicar o algoritmo SVR
- Máquina de Vetores de Suporte - SVM
- SVM - Support Vector Machine Linear, Não Linear - Teoria
- Uma Introdução às Support Vector Machines
Regressão Linear
- Regressão linear simples
- Regressão Linear (Parte 1) - Machine Learning em Português (Aula 12)
- Regressão Linear (Parte 2) - Machine Learning (Aula 13)
- Machine Learning (Aula 21) - Regressão Linear no R
- Implementação em Python
Regressão Multivariada
- Implementação em Python
Regressão Polinomial
- Implementação em Python
Perceptron
- Aula - Perceptron e Adaline
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- Redes neurais roots #1 — introdução
- Redes neurais roots #2— Treinamento
- Redes neurais roots #3 — Show me the code
- Máquina de vetores de suporte(código)
Regressão Logística
- Você sobreviveria no Titanic? Um exemplo de Regressão Logística
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- O que é uma regressão logística?
- EB - Aula 6 Teórica - Regressão logística
- EB - Aula 6 prática - Regressão Logística
- Regressão Logística na Eleição
Gradiente Descendente (_Gradient Descent_)
- Gradient Descent (Regressão Linear - Parte 1) - Machine Learning (Aula 17)
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- Calculando Gradient Descent Parte 1 (Regressão Linear) - Machine Learning (Aula 18)
- Como verificar o Gradient Descent (Regressão Linear) - Machine Learning (Aula 20)
Multilayer Perceptron
- Redes Neurais, Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation
Redes Neurais Convolucionais
- Redes Neurais profundas Convolucionais - Parte I - Fundamentos
- Redes Neurais profundas Convolucionais - Parte II - Arquiteturas Modernas
- Parametrização de redes neurais profundas
- Arquiteturas de redes neurais profundas para detecção de objetos
- Redes Neurais profundas Convolucionais - Parte I - Fundamentos
- Redes Neurais profundas Convolucionais - Parte II - Arquiteturas Modernas
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Rede Neurais Recorrentes
- Redes Neurais Recorrentes (RNN) - LSTM, GRU, Seq2seq e Mecanismos de atenção
- Redes Neurais Recorrentes(tem código)
- Keras - Usando redes neurais LSTM para classificar sentimentos
- Redes Neurais Recorrentes (RNN) - LSTM, GRU, Seq2seq e Mecanismos de atenção
LDA - Análise Discriminante Linear (_Linear Discriminant Analysis_)
- Implementação em Python
KNN - K-Vizinhos Mais Próximos (_K-Nearest Neighbors_)
- KNN (K-Nearest Neighbors) #1
- KNN (K-Nearest Neighbors) #2
- KNN #3 — Codando nosso classificador de câncer de mama
- Machine Learning em Português (Aula 11) - Explicando K-NN (Regressão e Classificação)
- Machine Learning em Português (Aula 15) - K-Nearest Neighbors (Regressão - Parte 2)
- Implementação em Python
Função de Custo
- Função de Custo (Regressão Linear) - Machine Learning em Português (Aula 14)
- Calculando a Função de Custo (Regressão Linear) - Machine Learning (Aula 15)
- Valor Mínimo da Função de Custo (Regressão Linear) - Machine Learning (Aula 16)
PCA - Análise de Componentes Principais (_Principal Component Analysis_)
- Implementação em Python
K-Médias (_K-Means_)
- Implementação em Python

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