Eu vou fazer aprendizado de máquina em python

Métodos de aprendizado de máquina são usados para fazer o sistema aprender, utilizando técnicas como aprendizado supervisionado e não supervisionado, que são classificadas em métodos como classificação, regressão e clustering. Essa escolha de métodos depende totalmente do tipo de conjunto de dados disponível para treinar o modelo, pois o conjunto pode ser rotulado, não rotulado, grande. Existem várias aplicações (como classificação de imagens, análise preditiva, detecção de spam) que usam esses diferentes métodos de aprendizado de máquina. Até agora, o python possui os melhores pacotes para implementar e criar algoritmos de ML. Tenho vasta experiência em criação e implementação de ML e utilizarei Jupyter notebook ou PyCharm para ajudar na modelagem de ML. Alguns dos métodos que emprego ao fazer modelagem de ML incluem

1. Regressão, ou seja, regressão ridge, SVR, regressão logística, regressão linear
2. Baseado em instâncias, por exemplo, KNN e vetores de aprendizado de quantização
3. Classificadores, por exemplo, classificador probabilístico, árvores de decisão, Naive Bayes, etc.

Algumas das bibliotecas mais comuns que uso em python incluem

• Keras
• Pytorch
• Tensorflow
• Numpy
• Pandas
• Scikit-learn
• Spark