Este repositório contém uma série de exercícios, exemplos práticos e recursos educacionais sobre Machine Learning. Nosso objetivo é ajudar estudantes, pesquisadores e desenvolvedores a entender e aplicar conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos supervisionados, não supervisionados, redes neurais e muito mais.
O repositório está organizado em diferentes seções, cada uma focada em um aspecto específico do aprendizado de máquina:
- 🌟 Introdução ao Machine Learning: Exercícios básicos para entender os conceitos fundamentais e definições de aprendizado de máquina.
- 📊 Aprendizado Supervisionado: Exemplos e exercícios que demonstram a teoria e a aplicação de algoritmos supervisionados, como regressão linear, árvores de decisão e SVM.
- 📈 Aprendizado Não Supervisionado: Técnicas para agrupar dados e descobrir padrões ocultos, com exemplos práticos de clustering e redução de dimensionalidade.
- 🧠 Redes Neurais: Exercícios que exploram a arquitetura e o treinamento de redes neurais, incluindo perceptrons, redes convolucionais e redes recorrentes.
- 🔄 Aprendizado por Reforço: Exemplos de como treinar agentes para tomar decisões em ambientes dinâmicos, com aplicações em jogos, robótica e otimização.
- 📋 Estudo de Casos: Análise de problemas reais e como resolvê-los utilizando técnicas de aprendizado de máquina, com aplicações em saúde, finanças, marketing e outras áreas.
Esperamos que este repositório seja uma ferramenta valiosa para sua jornada de aprendizado em aprendizado de máquina! 🚀