Machine-Learning-TensorFlow-Python

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🚀 Machine Learning com TensorFlow e Python

Este repositório contém exemplos práticos de Machine Learning usando TensorFlow e Python, começando com um modelo de regressão linear para previsão de vendas. Será atualizado com novos testes e algoritmos ao longo do tempo.

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📌 Visão Geral

• Objetivo: Implementar modelos de ML para problemas de regressão e classificação.
• Foco Inicial: Previsão de vendas usando regressão linear.
• Próximos Passos: Incluir redes neurais, SVM, Random Forest e mais.

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📂 Estrutura do Repositório

Machine-Learning-TensorFlow-Python/ │ ├── 📁 data/ # Dados usados nos modelos (CSV, JSON, etc.) ├── 📁 notebooks/ # Jupyter Notebooks com análises │ └── 📄 sales_prediction.ipynb # Exemplo de regressão linear │ ├── 📁 scripts/ # Scripts Python executáveis │ └── 📄 linear_regression.py # Código de regressão linear │ ├── 📄 README.md # Este arquivo └── 📄 requirements.txt # Dependências do projeto

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🛠️ Como Usar

1. Clone o Repositório

git clone https://github.com/owlboy13/Machine-Learning-TensorFlow-Python.git
cd Machine-Learning-TensorFlow-Python
2. Configure o Ambiente
bash
python -m venv venv           # Crie um ambiente virtual (opcional)
source venv/bin/activate      # Ative no Linux/Mac
venv\Scripts\activate         # Ative no Windows
pip install -r requirements.txt
3. Execute o Código
Via Script:

bash
python scripts/linear_regression.py
Via Jupyter Notebook:

bash
jupyter notebook notebooks/sales_prediction.ipynb
📋 Exemplo Atual: Regressão Linear
O que faz?
Prevê vendas futuras com base em dados históricos.

Usa TensorFlow para treinar um modelo simples.

Resultados Esperados
Previsão de Vendas para o Mês 13: 502.31
Gráfico de Previsão de Vendas (Imagem ilustrativa)

📅 Roadmap (Atualizações Futuras)
✅ Regressão Linear (Concluído)
⬜ Regressão Logística (Classificação)
⬜ Redes Neurais (MLP para problemas não-lineares)
⬜ Random Forest & SVM (Comparação de modelos)
⬜ Deploy com Flask (API de previsão)

🤝 Como Contribuir
Dê um Fork no repositório.

Crie um branch: git checkout -b minha-feature.

Commit suas alterações: git commit -m "Adiciona novo modelo".

Envie o branch: git push origin minha-feature.

Abra um Pull Request.

📜 Licença
MIT © owlboy13


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### **🎨 Dicas para Melhorar no Futuro**
- Adicione badges do GitHub (build, licença, versão).
- Inclua um GIF demonstrando a execução.
- Adicione uma seção de **"Dúvidas Frequentes"** (FAQ).
- Link para um vídeo explicativo (se disponível).

Quer ajustar algo? Posso ajudar a personalizar ainda mais! 😊