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Atividade

105811 - Introdução à aprendizagem estatística e à ciência de dados em R

Período da turma:

18/04/2022 a 24/06/2022

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Descrição:

Nesta disciplina abordamos o conteúdo introdutório dos métodos atuais de aprendizagem estatística, apresentando os fundamentos teóricos e suas possíveis aplicações. O conteúdo da disciplina corresponde aos seguintes tópicos:

1- Revisão de conceitos básicos de probabilidade e estatística: variáveis aleatórias, esperança, variância e viés. Conceitos básicos da aprendizagem estatística supervisionada.
2- Modelos lineares para regressão.
3- Diferentes tipos de erro. Decomposição do erro esperado "fora da amostra" em viés e variância. Avaliação e seleção de modelos, validação cruzada.
4- Seleção de variáveis no modelo de regressão linear e regularização.
5- Métodos de classificação: regressão logística, naive Bayes e k-vizinhos mais próximos.
6- Árvores de decisão. Bagging, florestas aleatórias e boosting.
7- Redes neurais, algoritmo gradiente descendente, gradiente descendente estocástico, regularização.
8- Redes neurais convolucionais e recorrentes.
9- Métodos para análise não supervisionada.

Para cada um destes tópicos são apresentados exemplos práticos na linguagem de programação R.

Bibliografia básica:
1- G. James, D. Witten, T. Hastie & R. Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer, 2013.
2- T. Hastie, R. Tibshirani & J. Friedman. The Elements of Statistical Learning. 2nd edition. Springer, 2009.

Bibliografia complementar:
3- Y. Abu-Mostafa, M. Magdon-Ismail & H.T Lin. Learning from Data. AMLBook, 2012.
4- B. Efron & J. Friedman. Computer Age Statistical Inference. Cambridge University Press, 2016.
5- T. Hastie, R. Tibshirani & M. Wainwright. Statistical Learning with Sparsity. The Lasso and Generalizations. CRC Press, 2015.
6- I. Goodfellow, Y. Bengio & A. Courville. Deep Learning. MIT Press. 2016

Carga Horária:

40 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

Ministrantes:

Magno Tairone de Freitas Severino

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