Prever atrasos do lançamento de um foguetão com a aprendizagem automática
Este percurso de aprendizagem apresenta-lhe o mundo da aprendizagem automática. Irá abordar um problema real que a NASA enfrenta e onde aplica a aprendizagem automática para o resolver. O objetivo consiste em fazer com que os estudantes se entusiasmem e sintam curiosidade em descobrir como é que a aprendizagem automática pode ajudar a resolver outros problemas na descoberta espacial e em diferentes aspetos da vida.
Gorjeta
Este percurso de aprendizagem faz parte de uma experiência de aprendizagem multimodal. Inicie o primeiro módulo para saber como pode acompanhá-lo.
Pré-requisitos
- O percurso de aprendizagem Papel do Python na exploração espacial
- Visual Studio Code, com a extensão do Python
Código de Feito
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Módulos neste percurso de aprendizagem
Obtenha uma introdução sobre como a NASA escolhe uma data para o lançamento de um foguete e descubra os fundamentos do aprendizado de máquina.
Saiba mais sobre os passos para importar dados para o Python e para limpar os dados para utilizar na criação de modelos de machine learning.
Neste módulo, você se concentra em uma análise local de seus dados usando scikit-learn, e usa um classificador de árvore de decisão para obter conhecimento de dados brutos de clima e lançamento de foguetes.