Preparo de Dados para Aprendizado de Máquina
O palestrante explica como lidar com variáveis categóricas em um conjunto de dados usando One Hot Encoding e demonstra como usar a biblioteca feature engine para realizar One Hot Encoding. Além disso, o palestrante destaca a importância de árvores de decisão no aprendizado de máquina, incluindo sua sensibilidade a mudanças nos dados e sua capacidade de identificar padrões e fazer previsões. O vídeo aborda conceitos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, modelos de regressão e classificação.
Conceitos de Aprendizado de Máquina e Implantação
O palestrante destaca a importância da criatividade na construção de recursos e variáveis. Ele também destaca a importância da implantação em aprendizado de máquina, incluindo a replicação do processo ETL em um ambiente de produção. Além disso, o palestrante compartilha sua experiência pessoal trabalhando com dados e aprendizado de máquina e explica a diferença entre mineração de dados e aprendizado de máquina.
Regression Linear e Árvores de Decisão
O vídeo também aborda conceitos de regressão linear e árvores de decisão. A regressão linear é explicada como um método para encontrar os valores de ‘a’ e ‘b’ que minimizam o erro. Já as árvores de decisão dividem os dados em grupos com base nos valores das variáveis, criando uma estrutura hierárquica. O objetivo é minimizar o erro quadrático, mas a árvore pode se tornar muito complexa e sobreajustar os dados.
Em resumo, o vídeo apresenta conceitos importantes de análise de dados e aprendizado de máquina, incluindo a preparação de dados, a construção de recursos, a implantação e a interpretação de modelos. Além disso, o vídeo destaca a importância da criatividade e da combinação de modelos para alcançar resultados melhores.