# ModelPath: Learn ML > Aprenda aprendizado de máquina com lições, questionários, exemplos em Python e projetos. Canonical page: [https://chrome-stats.com/d/np.com.deepndra.machinelearningalgorithm?hl=pt](https://chrome-stats.com/d/np.com.deepndra.machinelearningalgorithm?hl=pt) ## Overview - **ID:** `np.com.deepndra.machinelearningalgorithm` - **Platform:** Android - **Type:** Android app - **Status:** Available - **Publisher:** Dipendra KM - **Category:** EDUCATION - **Downloads:** 16,682 - **Version:** 2.0.0 - **Last updated:** 2026-08-31 - **First published:** 2020-05-23 - **Publisher country:** CA - **Size:** 40 MB - **Data as of:** 2026-09-17 - **Store listing:** [Google Play Store](https://play.google.com/store/apps/details?id=np.com.deepndra.machinelearningalgorithm) - **Website:** [http://deepndra.com.np](http://deepndra.com.np/) - **Privacy policy:** [https://modelpath-content.pages.dev/privacy.html](https://modelpath-content.pages.dev/privacy.html) ## Description ModelPath: Aprenda ML é um aplicativo de aprendizado estruturado, desenvolvido para ajudar iniciantes a entenderem aprendizado de máquina passo a passo.

Aprenda os principais conceitos de aprendizado de máquina por meio de lições claras, explicações de algoritmos, exemplos em Python, questionários, exercícios práticos, ferramentas de comparação de modelos, orientações para seleção de modelos, conjuntos de dados práticos e projetos do mundo real.

Com o ModelPath, você pode explorar tópicos como:

Fundamentos de Aprendizado de Máquina
Aprendizado Supervisionado
Aprendizado Não Supervisionado
Avaliação de Modelos
Regressão Linear
Regressão Logística
Árvores de Decisão
Floresta Aleatória
K-Vizinhos Mais Próximos
Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
Agrupamento K-Means
Análise de Componentes Principais (PCA)
Gradient Boosting
Naive Bayes
Ridge, Lasso e Elastic Net
DBSCAN
Agrupamento Hierárquico
Modelos de Mistura Gaussiana
Análise Discriminante Linear (LDA)
Floresta de Isolamento

O ModelPath foi desenvolvido com um fluxo de aprendizado simples:

Aprender → Compreender → Praticar → Testar → Aplicar → Criar Projetos

Os principais recursos incluem:

Cursos estruturados de aprendizado de máquina
Explicações passo a passo dos algoritmos
Exemplos de código em Python
Testes formais e exercícios práticos
Ferramentas de comparação de algoritmos
Orientação para seleção de modelos
Projetos práticos de aprendizado de máquina
Materiais educacionais para download Conjuntos de dados
Guias de consulta rápida
Glossário de aprendizado de máquina
Anotações e favoritos
Acompanhamento do progresso de aprendizado
Temas claro e escuro
Conteúdo de aprendizado compatível com uso offline

Os projetos ajudam você a aplicar o que aprende a problemas práticos, como previsão de preços de imóveis, rotatividade de clientes, segmentação de clientes, risco de crédito, detecção de fraudes e pipelines de aprendizado de máquina.

O ModelPath foi desenvolvido para estudantes, iniciantes, aspirantes a analistas de dados, desenvolvedores e qualquer pessoa que queira construir uma base sólida em aprendizado de máquina.

Comece a aprender aprendizado de máquina passo a passo com o ModelPath. ## Rankings - #466,449 — Overall - #13 — machine learning algorithms ## Permissions and access ### Permissions - `android.permission.ACCESS_ADSERVICES_AD_ID` - `android.permission.ACCESS_ADSERVICES_ATTRIBUTION` - `android.permission.ACCESS_ADSERVICES_TOPICS` - `android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE` - `android.permission.FOREGROUND_SERVICE` - `android.permission.INTERNET` - `android.permission.WAKE_LOCK` - `com.google.android.gms.permission.AD_ID` - `np.com.deepndra.machinelearningalgorithm.DYNAMIC_RECEIVER_NOT_EXPORTED_PERMISSION` ## Similar extensions and apps - [Machine Learning](https://chrome-stats.com/d/in.softecks.machinelearning) — 2,518 users - [Machine Learning Guidance](https://chrome-stats.com/d/com.machinelearning.lmquiz) — 34 users - [Machine Learning - MasterNow](https://chrome-stats.com/d/machine.learning.computer.science) — 682 users - [Machine Learning](https://chrome-stats.com/d/com.malab.machinelearning) — 2,179 users - [Machine Learning](https://chrome-stats.com/d/coursetech.MachineLearning) — 196 users - [Learn Machine Learning](https://chrome-stats.com/d/ml.machinelearning.learning.machine.data.datascience.bigdata.programming.analytics.coding.learn) — 236,682 users, 4.64 / 5 - [Machine Learning Advice](https://chrome-stats.com/d/com.nasappstudio.machinelearningadvice) - [Data Science 101 - Machine Lea](https://chrome-stats.com/d/com.successcrazzy.datascience101) — 134,115 users, 4.03 / 5 - [Learn Machine Learning](https://chrome-stats.com/d/com.applixus.learn_machine_learning_android_tutorial) — 240 users - [ML Leaf](https://chrome-stats.com/d/com.mlleaf.app) — 7 users - [Learn Machine Learning Basics](https://chrome-stats.com/d/com.vrpmeone.LearnML) — 3,412 users - [Machine Learning Tutorial](https://chrome-stats.com/d/lifegoal.helpinghands.machinelearning) — 18,479 users --- Source: [Chrome-Stats](https://chrome-stats.com/d/np.com.deepndra.machinelearningalgorithm?hl=pt)