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Primeiros passos com Machine Learning

Criei o repositório em meu gitHub, aonde irei salvar os arquivos que utilizaremos para implemebntar nossos exemplos.

https://github.com/LeonardoVieiraNeto/PrimeirosPassosMachineLearning

repositório criado em meu GitHub para armazenar os arquivos que iremos produzir

Para implementar nossos exemplos, iremos usar uma ferramenta 0800 e fácil, o Google CoLab
https://research.google.com/colaboratory/

Irei salvar os arquivos .ipynb do GoLab no repositório criado em meu GitHub.

Salvar cópia do arquivo no GitHub

Para começar, vamos pensar no senguinte cenário:

Moro fora da cidade grande, estou no inteioro de MG, a vida fora da cidade é diferente. Os custos das coisas do dia a dia também são diferentes. Os preços aqui com certeza são diferentes dos da cidade! Preciso começar a prestar mais atenção às finanças se e me sair bem aqui. Você pode ajudar a descobrir quanto vai custar a minha compra ?

Tenho algumas listas que irei usar como referência. Nelas, tenho o itens que costumo comprar, com o preço que eu pagava em BH e o valor que pago aqui, em Abaeté!

Criei uma lista, com 17 itens, seu valor em BH e o valor aqui em Abaeté.

Código implementado em Python, para mostrar o uso de listas

Shopping_list - Guarda os itens da minha compra.
BH_price - Guarda os valores pagos nos produtos em BH.
abaete_price - Guarda os valores pagos nos produtos aqui em Abaeté.

total_produtos_em_abaete - Armazena a soma dos produtos em BH.
t_abaete

Com esses dados, conseguimos colocar um primeiro simples exemplo. Calculei o percentual de diferença, entre os preços de BH e os preços aqui de Abaeté.

Nos próximos dias, vou continuar postando artigos, incrementando os exemplos, aumentando o nível de dificuldade.

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