Regressão Linear - Aula 2

Adaptei o curso de IA que dou para os alunos de mestrado e doutorado do TIDD/PUC-SP para que seja acessível para todos. Confira mais curso em https://di.school/ e siga nas redes: https://www.instagram.com/diogocortiz/ e Twitter: https://www.twitter.com/diogocortiz

Esta é a 2a aula do Crash Course de Inteligência Artificial para todos. Adaptei o curso de IA que dou para os alunos de mestrado e doutorado do TIDD/PUC-SP para que seja acessível para todos, independente da área de conhecimento. Nesta aula, vamos aprender um pouco mais sobre aprendizado supervisionado em machine learning, como criar dataset de teste e treino, treinar um modelo de regressão linear e usar as principais métricas de avaliação (RMSE, R2, entre outros).

A aula está dividida em dois momentos: no primeiro, eu apresento a teoria sobre regressão linear; na segunda, eu apresento o código para treinarmos um modelo de regressão usando Python e o framework scikit-learn.

Eu disponibilizei todo o código com comentários (e o conjunto de dados de treinamento) no repositório do curso no Github . Também criei um notebook no Google Colab com o mesmo código:

Repositório GitHub: https://github.com/diogocortiz/Crash-Course-IA/

Compartilhe, dê seu like e se inscreva no canal. Preciso da sua ajuda!

Siga nas redes sociais:
Instagram: https://www.instagram.com/diogocortiz/
Twitter: https://www.twitter.com/diogocortiz
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/diogocsilva
Blog: https://www.diogocortiz.com.br

Видео Regressão Linear - Aula 2 канала Diogo Cortiz