REDES NEURAIS para REGRESSÃO: Prevendo Valores Contínuos (Exemplo Prático em Python)

🚀 Redes Neurais na Prática: Regressão com Machine Learning (MLP Regressor) 🤖📈

Fala, galera! Seja bem-vindo a mais um vídeo do canal Utilizando Redes Neurais Artificiais!
Neste vídeo, damos continuidade à nossa série de Inteligência Artificial e Machine Learning, explorando agora um tema essencial: REGRESSÃO.

🔍 *O que você vai aprender neste vídeo:*

Diferença prática entre *Classificação x Regressão*
Conceito de *regressão linear, polinomial e logarítmica*
Como aplicar *regressão usando Redes Neurais Artificiais*
Implementação completa em *Python com Jupyter Notebook*
Uso do *MLPRegressor (Multi-Layer Perceptron)*
Escalonamento de dados com *StandardScaler*
Divisão entre dados de treino e teste
Avaliação de performance do modelo (score)
Predição de novos valores contínuos
Visualização gráfica do ajuste da rede neural 📊

🧠 Utilizamos um dataset simples de plano de saúde, relacionando idade com custo, para facilitar o entendimento e visualizar claramente como funciona uma regressão unidimensional com redes neurais.

📌 Se você está estudando ou trabalhando com:
Machine Learning
Inteligência Artificial
Data Science
Python
Redes Neurais Artificiais

👉 Este vídeo é *essencial* para sua base de conhecimento!

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