Azure Machine Learning: Da Teoria à Prática
- Descrição
- Currículo
- FAQ
- Revisões
Este curso completo de Machine Learning para o mercado financeiro inclui um módulo exclusivo sobre como trabalhar com Trading View para análise técnica, incluindo gráficos, indicadores, estratégias e muito mais.
Ao combinar suas habilidades em Machine Learning com o uso do Trading View, você poderá realizar análises de mercado mais precisas e avançadas, identificar tendências e oportunidades de investimento com a ajuda de uma Inteligência artificial.
Para isso, será demonstrado um cenário de mercado financeiro, onde utilizaremos o Trading View para coletar dados de mercado e, em seguida, utilizar o Azure Machine Learning para criar modelos de previsão de mercado (Classificação e Regressão). Além disso, trataremos os dados usando conceitos básicos de programação em C#, como a leitura de arquivos, a manipulação de dados além da publicação da IA como serviço web.
Minha experiência como CTO em uma startup, combinada com meus conhecimentos no Azure Machine Learning, me permitem trazer uma perspectiva única e prática para esse curso. Trarei muitos insights e conhecimentos aprendidos nesses anos de experiência.
Inscreva-se agora neste curso e comece a desenvolver suas habilidades para se destacar no mercado onde estará capacitado a criar seus próprios modelos de Machine Learning usando o Azure, utilizando dados do mercado financeiro e aplicando conceitos básicos de programação em C#. Isso permitirá aplicar esses conhecimentos em suas próprias carreiras e projetos, e até mesmo operar no mercado financeiro com mais confiança e habilidade.
Ao final do curso, os alunos estarão capacitados a criar seus próprios modelos de Machine Learning usando o Azure, utilizando dados de diferentes tipos de cenários, não se limitando apenas ao mercado financeiro. Isso permitirá que sejam aplicados esses conhecimentos em diversas áreas de atuação, como saúde, logística, varejo, entre outras, e desenvolvam soluções inovadoras.
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15Verificação do modelo de regressãoVídeo Aula
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16Configuração do AmbinenteVídeo Aula
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17Criação do Projeto ConsoleVídeo Aula
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18Algoritmo do Modelo de RegressãoVídeo Aula
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19Verificação do Modelo de ClassificaçãoVídeo Aula
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20Algoritmo do Modelo de ClassificaçãoVídeo Aula
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21Enviando Projeto para o GitVídeo Aula
Repositório GIT para clonar o projeto:
https://github.com/Th3Luk/curso-ia
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22Navegando no AzureVídeo Aula
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23Criando Módulo do Azure Machine LearnVídeo Aula
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24Navegando no Azure Machine LearnVídeo Aula
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25Criando a ComputaçãoVídeo Aula
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26Executando um PipelineVídeo Aula
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27Selecionando e Categorizando ColunasVídeo Aula
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28Separando Treinamento / TesteVídeo Aula
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29Treinando Modelo de ClassificaçãoVídeo Aula
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30Avaliando Resultado da ClassificaçãoVídeo Aula
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31Avaliando Modelo de ClassificaçãoVídeo Aula
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32Enviando Nova Versão do ModeloVídeo Aula
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33Publicando Pipeline da ClassificaçãoVídeo Aula
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34Criando Pipeline da RegressãoVídeo Aula
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35Avaliando Resultado RegressãoVídeo Aula
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36Adicionando Indicadores no ModeloVídeo Aula
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37Avaliando Resultado da RegressãoVídeo Aula
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38Publicando a RegressãoVídeo Aula
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39Modelo de Classificação AutomatizadoVídeo Aula