Formação Desenvovimento de IA - Algoritmos Não Supervisionados

Sumário

• Formação Desenvovimento de IA - Algoritmos Não Supervisionados
  • Sumário
  • Sobre o Projeto
    • Módulo 14 - K-Means
    • Módulo 15 - Clusterização Hierárquica
    • Módulo 16 - PCA
  • Tecnologias
    • Linguagem de Programação
    • Gerenciadores de Ambiente Virtual
    • Bibliotecas Instaladas (Packages)
  • Como clonar o projeto?
  • Licença

Sobre o Projeto

Repositório que reuni os módulos 14 ao 16 da formação Desenvolvimento IA 2023-2024, desenvolvido pela Rocketseat Education.

Módulo 14 - K-Means

O propósito deste módulo é introduzir os principais algoritmos de clusterização de forma conceitual, visando capacitar o desenvolvimento de projetos de aprendizado de máquina voltados para agrupamento de objetos. Para ilustrar esses conceitos, realizaremos um projeto centrado no primeiro desses algoritmos, o K-Means. Este projeto abrangerá todo o processo, desde a Análise Exploratória de Dados (EDA) até a implementação de um modelo por meio de uma aplicação para inferência em batch.

Acesso ao conteúdo das aulas.

Apresentação em slides do conteúdo teórico.

Módulo 15 - Clusterização Hierárquica

O módulo explora o algoritmo de clusterização hierárquica, crucial em aprendizado de máquina para agrupamento de dados. Inclui teoria, dendrogramas e aplicação em recomendação de laptops em um marketplace.

Acesso ao app de consulta Streamlit: streamlit run .\apps\app_clustering_laptops.py (Local URL: http://localhost:8501)

Acesso ao conteúdo das aulas

Apresentação em slides do conteúdo teórico.

Módulo 16 - PCA

Abordagem com foco em algoritmos de redução de dimensionalidade, especialmente a Análise de Componentes Principais (PCA). Inclui EDA e um projeto prático para aplicar o PCA em análises de dados reais.

Acesso ao conteúdo das aulas

Apresentação em slides do conteúdo teórico.

Tecnologias

Linguagem de Programação

• python (v3.12.3)

Gerenciadores de Ambiente Virtual

• pyenv
• pipenv

Bibliotecas Instaladas (Packages)

• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn
• scipy
• scikit-learn
• pingouin
• gradio
• streamlit
• ipykernel
• plotly
• nbformat
• optuna
• nbformat
• ipywidgets

Como clonar o projeto?

1. Certifique-se de que está usando o pyenv e o pipenv para gerenciar as dependências do projeto. Veja como instalar e configurar clicando nos respectivos links do tópico Gerenciadores de Ambiente Virtual.

2. Faça o clone pelo Github:

   git clone https://github.com/mgckaled/rs_devia_unsupervised-algorithms.git

3. Acesse o diretório:

   cd rs_devia_unsupervised-algorithms

4. Ative o ambiente virtual pelo terminal

   pipenv shell

5. Instale as dependências. (Certifique-se de estar utilzando a versão exata do python - 3.12.3)

   pipenv install

   ou, como um recurso de degurança, instale dependências exatas do requirements.txt:

   pipenv install -r requirements.txt

Licença

Distribuído sob a licença MIT. Veja LICENSE para mais informações.

---

2023-2024 - Marcel Kaled