Aprimore Suas Habilidades de Aprendizado de Máquina: Cursos Gratuitos de Matemática e Estatística

Você está ansioso para mergulhar no mundo do aprendizado de máquina, mas se sentindo sobrecarregado pela matemática e estatística? Não se preocupe, você não está sozinho! Muitos aspirantes a cientistas de dados acham esses tópicos assustadores. A boa notícia é que há uma infinidade de cursos online gratuitos que podem ajudá-lo a construir uma base sólida. Coursera: Aprendizado de máquina por Andrew Ng: este curso lendário não apenas o apresenta aos conceitos de aprendizado de máquina, mas também fornece uma forte base matemática. Matemática para aprendizado de máquina pela Imperial College London: se você está procurando um mergulho profundo nos conceitos matemáticos, este curso é uma ótima escolha. edX: Introdução ao aprendizado de máquina pela Microsoft: este curso oferece uma abordagem equilibrada, combinando os fundamentos do aprendizado de máquina com o conhecimento matemático necessário. Fundamentos da ciência de dados pela Universidade de Columbia: uma perspectiva mais ampla sobre a ciência de dados, incluindo estatística e aprendizado de máquina, é fornecida neste curso. MIT OpenCourseWare: Introdução aos algoritmos: embora não seja estritamente sobre aprendizado de máquina, este curso estabelece uma base sólida em algoritmos e estruturas de dados, essenciais para entender os conceitos de aprendizado de máquina. Probabilidade e variáveis aleatórias: um mergulho profundo na teoria da probabilidade é crucial para entender muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Khan Academy: Álgebra linear: um recurso abrangente para aprender álgebra linear, um tópico fundamental no aprendizado de máquina. Cálculo: outro conceito matemático essencial, o cálculo é abordado em detalhes na Khan Academy. Estatística e probabilidade: uma sólida compreensão de estatística e probabilidade é vital para análise de dados e aprendizado de máquina. Lembre-se: embora esses cursos ofereçam recursos valiosos, prática consistente e experiência prática são fundamentais para dominar esses tópicos. Comece com o básico e aumente gradualmente a complexidade à medida que ganha confiança. Com dedicação e os recursos certos, você estará no caminho certo para se tornar um praticante habilidoso de aprendizado de máquina. Feliz aprendizado!