É Assim que Eu Aprendo Machine Learning Todos os Dias na Prática!! A Técnica de Elon Musk.

Nesse vídeo, eu vou mostrar como eu aprendo Machine Learning todos os dias, usando a mesma Técnica que o Elon Musk usa para enviar foguetes para Marte.
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[@jhonatannascimento7360]

Seu conteúdo é incrível, continue compartilhando seu conhecimento de forma fácil e acessível! Grato pelo aprendizado!

[@ComunidadeDS]

Faaalaa Jhonatan, Poxa, muito obrigado pela mensagem!! Tem bastante coisa legal vindo por ae!! Um grande abraço!!

[@Fernandoboera123]

muito bom mesmo! Obrigado por compartilhar!

[@raphaelbonillo2192]

Eu tenho usado essa forma de quebrar em princípios básicos e fazer rebuscagens de conhecimento. Um exemplo que uso pra explicar isso é com regressão Linear. Se o cara diz pra mim que não está entendendo de forma alguma, eu passo 2 coisas pra ele: A primeira é assistir uma playlist de álgebra elementar e algumas aulas básicas de coordenadas em um plano cartesiano. Depois disso (Claro que regressão não é só isso) se ele voltar ao assunto vai ter menos dificuldade. Depois é claro que precisa aprofundar em mais um monte de coisas. O que quero dizer é que é perda de tempo ficar tentando digerir conteúdo complexo sem nenhuma base.

[@CarlosMagno-hp2bo]

Conteúdo top !!!

[@victor.pereira]

Muito bom! Parabéns Meigaron pelos conteúdos.

[@ComunidadeDS]

Grande Victor!!! Muito Obrigado!! Abração pra você, te vejo nos Office Hours!!!

[@victorduarte5462]

Incrível!

[@iagoreis2652]

Meu melhor achado nessa quarentena! Seu conteúdo é ótimo!

[@ComunidadeDS]

Grande Iago, tudo bem? Poxa, muito obrigado! Espero conseguir te ajudar de alguma forma!! Grande abraço!

[@rodolphneves]

Grande Meiga! Sensacional o conteúdo. Vou maratonar aqui! Abs!

[@ComunidadeDS]

Grande Rodolpho, tudo certo por ae??? Quanto tempo! Poxa, que bom que gostou, to tentando ajudar o pessoal a começar na carreira! Depois me fala o que achou dos outros!! Um grande abraço!!

[@italoaguiar]

Shooooow!!

[@JamesBomdePapo]

Tô fazendo o curso e tô amando. Parabéns Meigerom!!! Você é uma benção cara!!!

[@ComunidadeDS]

Que isso rapaz, longe de mim. Mas obrigado e Bons estudos Rodrigo.

[@rodrigofonseca7961]

Sensacional!

[@ComunidadeDS]

Valeu Rodrigo!!

[@katekawaux]

Boa Meigarom! É um ótimo método de estudo e solução de problemas! Sempre bom quebrar algo grande e partes menores e ir resolvendo aos poucos. Aí reconstruir tudo. Obrigado por compartilhar seu conhecimento!! Parabéns pelo conteúdo!! Abraço!

[@ComunidadeDS]

Grande Bruno!! Essa é idéia, quebrar as coisas em pedaços menores. First Principles é animal!! No Office Hour de amanhã vou contar um pouco mais sobre esse método pra vocês!! Um grande abraço!

[@katekawaux]

@@ComunidadeDS Boooooa!! Que legal! Conta sim!! Muito obrigado! =) Abração!

[@ACDC95]

Muuito Obrigad pelo conteúdo! Faz sentido usar coeficiente R² se as técnicas de marchine learning não são lineares? Vejo isso em muitos artigos, coeficiente de determinação como métrica para avaliar modelos de machine learning.

[@gustavofelicidade_]

Rico em conteúdo, parabéns

[@ComunidadeDS]

Muito obrigado Gustavo!!! Espero poder ajudar! Grande abraço!

[@olavo_mendes]

Ótimo vídeo. Usei uma forma de aprendizado semelhante quando comecei os estudos em ANNs e me ajudou bastante. E em relação ao método cíclico de estudo, tenho feito isso desde que li sobre no seu blog e tem funcionado muito bem.

[@ComunidadeDS]

Grande Olavo!! Muito bom, esse é o caminho! Ainda não consegui parar para ver o seu case!! Assim que eu olhar, te dou uma resposta! Um grande abraço!

[@olavo_mendes]

@@ComunidadeDS sem pressa. Enquanto isso continuo analisando o projeto e já pensando em outros.

[@lucasferreira7654]

Ótimo conteúdo!

[@ComunidadeDS]

Muito obrigado Lucas! Obrigado por assistir ao conteúdo! Abração!

[@brunafortunato7449]

Cara, que aula top! Obrigada

[@ComunidadeDS]

Muito obrigado Bruna! Eu que agradeço pelo comentário. Quebrar o conhecimento em pedaços menores e estudar todos os dias é o grande segredo! Bons estudos!

[@brunafortunato7449]

@@ComunidadeDS 😁 espero um dia chegar no seu nível

[@SergioBerlottoJr]

Fantástico

[@ComunidadeDS]

Valeu Sergio!!!

[@fernandesm10]

Otimo vídeo, Meigaron. Só faltou você deixar suas redes sociais aqui na descrição do vídeo. Abraços e parabéns pelo ótimo conteúdo.

[@ComunidadeDS]

Grande Aristóteles, tudo certo por ae? Obrigado por lembrar, eu esqueci mano!! Já coloquei lá, grande abraço!

[@antonioandrade7987]

Fala Meigaron. Blza?. Impressionante, vc conseguiu explanar em 28'33" (desconstruir e depois reconstruir ) esse tema. Usou o "first principles". Excelente storitelling. É um mito. :-))) Vlw Boa.

[@ComunidadeDS]

Grande Antonio!!! Poxa, muito obrigado pelo comentário!!!! Eu gosto demais do First Principles, uso isso na vida pra tudo!! Hahaha Um grande Abraço!!

[@TheGamesLs]

Quando os erros dos dados de treino e teste são iguais nós temos overfitting ? Eu não entendi, pra mim faz sentido não ser overfitting. Pode me explicar ?

[@angelorodriguesdossantos2144]

Boa tarde, Jhonatan... parece que o seu curso não esta mais disponível para compra na Hotmart... fiquei interessado na sua didática...Comunidade DS é que não esta disponivel...

[@ComunidadeDS]

Oi Ângelo, tudo bom? A Comunidade DS fica fechada e quanto estamos fazendo projetos. Ela abre algumas vezes para receber novos membros. Acompanha os vídeos mais recentes para você ficar por dentro da próxima abertura. Espero te ajudar, mesmo com os conteúdos do KZbin Ângelo, grande abraço

[@pauloreis8868]

O que você acha do plano de estudos que criei? Venho pesquisando faz um tempinho sobre data science. + Python libraries - pandas, numpy, matplotlib (for data processing and cleaning) - selenium (webscraping for data collection) - ML (data analysis) ' ' ' Ainda não cheguei aqui, então não especifiquei, mas o rumo é mais ou menos esse: ' ' ' + SQL + Statistics + More Machine Learning + Real Project \(*0*)/ (not just a training wheels one) + Deep Learning + IDE (Jupiter, Pycharm) + Math for data science + Books and more Adaptarei quando necessário, por hora o rumo é esse. ~(°-°~) ~( °-° )~ (~°-°)~ Ah, e obrigado pelo conteúdo do canal, está ajudando bastante!

[@ComunidadeDS]

Faaala Paulo!! Blz? Eu acho um bom plano, contanto que você faça de forma cíclica. Um grande abraço e bons estudos!

[@leandrorberto]

Olá, Meigarom! Histogramas e gráficos de dispersão são ferramentas úteis para os ajustes finos que você propôs? Abraços.

[@ComunidadeDS]

São sim. Fazem parte do ferramental da estatística para estudar os dados. Cada um com um função específica

[@Kleber_Moreira]

Meio assustador quando você quebra em partes, mas percebi que é preciso ter calma e disciplina.

[@ComunidadeDS]

Faaaala Kleber, blz? Cara, é isso mesmo. O mais importante é ter em mente onde você quer chegar e fazer o caminho até lá e maneira simples, prática e cíclica. O importante é estar no caminho certo!! Um grande abraço e bons estudos!

[@anascimentopt]

Desculpe mas não resisto: "acurácia" (transliteração do Inglês "accuracy", em Português: "precisão"; "redes neurais" em Português: redes neuronais, etc.

[@giovanesilveiradasilveira994]

Mano, traz um vídeo mostrando como construir em Python, este tipo de painel: public.tableau.com/profile/conass?fbclid=IwAR3W9z5Zgf9fmrNESB25utHsQ4rZsHJgqJbE1IWuzrENPTgMHN8eNhE_1V8#!/vizhome/CasosebitosCOVID/Painel1

[@ComunidadeDS]

Fala Giovane, blz? Mano, em Tableau já está pronto, não precisamos sofrer pra fazer isso em Python. Pra ser sincero contigo, eu não tenho idéia de como fazer. Bora usar Python para criar pipeline de dados, treinar modelos e colocá-los em Produção! Muito obrigado pela sugestão!! Abração!