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Qual a diferença entre o Nanodegree Fundamentos de Deep Learning e o Nanodegree Engenheiro de Machine Learning?

Machine learning, ou aprendizagem de máquina, é uma classe de algoritmos que abrange diversas técnicas. Uma destas técnicas são as redes neurais, que são usadas para implementar algoritmos de deep learning.

O Nanodegree Engenheiro de Machine Learning demonstra diversos algoritmos de aprendizagem de máquina, explica seus casos de uso, como funcionam e como implementá-los. SciKit Learn é a principal biblioteca utilizada, e os projetos usam bases de dados mais próximas à realidade da maior parte das grandes empresas: dados sobre vendas, informações socioeconômicas individuais e outras.

O Nanodegree Fundamentos de Deep Learning aborda apenas as principais técnicas de deep learning, como funcionam e como implementá-las. Tensorflow é a principal biblioteca utilizada, e os projetos abrangem áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural.

Se você não programa em Python, nenhum destes programas é apropriado para você, já que todo o conteúdo e projetos são focados nesta linguagem. Logo, sugerimos realizar primeiramente o Nanodegree Fundamentos de Data Science I. Também é aconselhável ter alguma base em estatística e álgebra linear, para auxiliar o entendimento do funcionamento dos algoritmos.

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