Guia de Machine Learning

Introdução

Na programação convencional, damos ordens para o computador fazer uma tarefa para gerar um resultado. Com Machine Learning, nós damos o resultado para o computador, e deixamos ele aprender o melhor jeito de fazer a tarefa. Com essa poderosa ferramenta podemos criar aplicações muito complexas como: criar imagens por meio de textos, fazer algoritmos de recomendação personalizados para cada usuário, reconhecer e-mails de spam e entre outras inúmeras aplicações.

Mesmo com conhecimentos básicos de IA já podemos fazer vários projetos legais, como criar uma IA's que jogue os mais diversos jogos como:

• Jogo do dinossauro
• Jump King
• Mario

Pré requisitos

Esses conhecimentos são necessários para se tirar melhor proveito do guia:

• Álgebra linear
• Conceitos de derivada e gradiente
• Python
• NumPy

Abaixo seguem playlists para quem se interessa sobre os assuntos acima citados:

• 3B1B - A essência da álgebra linear
  
• 3B1B - A essência do cálculo
  
• Curso Python - Curso em Vídeo
  

Recomendações

Coursera - Supervised Machine Learning: Regression and Classification: esse curso é uma excelente base para quem está começando, porque ele aborda tudo que é necessário aprender de uma forma bem didática, com exercícios teóricos e práticos, pelo professor Andrew Ng, referência na área. Entretanto, as aulas podem acabar sendo muito pesadas, pois o conteúdo é apresentado detalhadamente.
Curso de Machine Learning - PET Computação: desenvolvido pelo ex-petiano Thiago, esse curso encapsula todos os conceitos de Machine Learning sucintamente, em forma de texto. É um excelente material para complementar os estudos de Machine Learning.