Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning
Hoje, vou compartilhar minha experiência com o curso “Mathematics for Machine Learning: PCA” disponível na Coursera. Este curso intermediário é uma excelente oportunidade para quem deseja entender as fundações matemáticas por trás da Análise de Componentes Principais (PCA), uma técnica fundamental de redução de dimensionalidade.
Visão Geral do Curso
O curso é dividido em módulos que cobrem desde estatísticas básicas de conjuntos de dados até a projeção ortogonal de dados em subespaços de menor dimensão. O enfoque é totalmente matemático, além de prático, pois todos os conceitos são aplicados através de exercícios em Jupyter notebooks, proporcionando uma ótima experiência de aprendizado.
Conteúdo do Curso
1. Estatísticas de Conjuntos de Dados: Aqui você aprenderá a resumir conjuntos de dados, como imagens, utilizando estatísticas básicas, e entenderá as propriedades dessas estatísticas ao modificar os dados. Embora exija conhecimentos prévios em Python e NumPy, a construção de raciocínios matemáticos é incentivada.
2. Produtos Internos: Este módulo introduz conceitos de produtos internos, permitindo que discutamos distâncias e ângulos entre vetores. Essa base é crucial para o entendimento posterior da PCA. Com muitos exercícios práticos, você realmente pega o espírito do conceito.
3. Projeções Ortogonais: Aqui você aprenderá a projetar vetores em subespaços de menor dimensão, o que é um passo importante para a derivação da PCA. As explicações geométricas ajudam a solidificar o entendimento e a prática leva à retenção do conhecimento.
4. Análise de Componentes Principais: O módulo final do curso é o mais desafiador, onde você aplicará tudo que aprendeu para derivar a PCA. Além de um aprofundamento lógico e matemático, você desenvolverá um conhecimento prático através de exercícios de codificação que te farão um usuário proficiente da PCA.
Recomendações Finais
Se você já completou outras partes da especialização, esteja preparado para a dificuldade acrescida neste curso, especialmente nos trabalhos práticos. No entanto, se você conseguir passar pela primeira semana, a percepção é que você estará apto a concluir todo o curso com sucesso. Eu recomendo fortemente este curso para qualquer um que deseje avançar em aprendizado de máquina, especialmente se você está interessado em técnicas de redução de dimensionalidade.
Então, se você busca uma sólida compreensão matemática da PCA e deseja mejorar suas habilidades em ciência de dados, não perca a oportunidade de se inscrever!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning