APRENDA ALGORITMOS SUPERVISIONADOS: Domine Regressão Linear, Regressão Logística e Classificação em Data Science

Este livro é ideal para estudantes e profissionais que buscam domínio técnico em machine learning supervisionado com foco em aplicação direta, automação e integração com plataformas globais. Aprenda a implementar algoritmos como regressão linear, regressão logística e classificação utilizando frameworks consagrados como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e integração nativa com ambientes AWS, Azure, Google Cloud, Databricks, Jupyter, BigQuery e S3. O conteúdo cobre desde a preparação e engenharia de dados, seleção automática de features e tuning de hiperparâmetros, até o deploy automatizado e monitoramento de modelos em pipelines CI/CD corporativos. Inclui:

• Modelagem com Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e integração Databricks

• Integração de workflows com AWS, Azure, Google Cloud, BigQuery, S3

• Criação e automação de pipelines de classificação e regressão

• Validação cruzada, tuning de hiperparâmetros e avaliação avançada

• Deploy e monitoramento de modelos com MLOps e Airflow

• Engenharia de features e preparação de dados escalável

• Exemplos práticos com Jupyter, notebooks colaborativos e APIs

Ao final, você terá expertise para executar projetos completos de machine learning supervisionado, integrando ferramentas líderes do mercado e entregando soluções profissionais, escaláveis e prontas para ambientes cloud.

Conteúdo revisado por I.A. com supervisão técnica.

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