91780 - 4. INTRODUÇÃO AO APRENDIZADO DE MÁQUINA |
Período da turma: | 20/05/2020 a 22/05/2020
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Descrição: | ● Conceitos básicos: métodos supervisionados e não supervisionados, reinforcement learning e semi-supervised learning
● Métodos de regressão: linear, ridge, lasso; ● Técnicas de classificação básicas: naiveBayes, regressão logística ● Técnicas de classificação avançadas: SVM, Redes Neurais, Árvores de decisão e Florestas Randômicas ● Ensembles: Bootstrap, Bagging e Boosting ● Técnicas de agrupamento: particionamento, hierárquico, por densidade ● Hyper para metertuning e seleção de modelos ● Aplicações com Python Scikit Learn ReferênciaBásica - K. Faceli, A.C. Lorena, J. Gama, A.C.P.L Carvalho. Inteligência Artificial: Uma abordagem de aprendizado de máquina, LTC, 2011. - J. M. Moreira, A. Carvalho, T. Horvath. A General Introduction to Data Analytics, Wiley, 2019. Duração do Módulo: 20 (vinte) horas, distribuídas em 3 (três) dias consecutivos |
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Carga Horária: |
25 horas |
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Tipo: | Obrigatória | ||||
Vagas oferecidas: | 20 | ||||
Ministrantes: |
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho |
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