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Programa do Curso
Introdução ao Aplicado Machine Learning
- Aprendizado estatístico vs. aprendizado de máquina
- Iteração e avaliação
- Troca entre polarização e variância
Machine Learning com Scala
- Escolha de bibliotecas
- Ferramentas complementares
Regressão
- Regressão linear
- Generalizações e Não Linearidade
- Exercícios
Classificação
- Atualização bayesiana
- Baías ingénuas
- Regressão logística
- K-vizinhos mais próximos
- Exercícios
Validação cruzada e reamostragem
- Abordagens de validação cruzada
- Bootstrap
- Exercícios
Aprendizagem não supervisionada
- Agrupamento K-means
- Exemplos
- Desafios da aprendizagem não supervisionada e além dos K-means
Requisitos
Conhecimentos da linguagem de programação Java/Scala. Recomenda-se uma familiaridade básica com estatística e álgebra linear.
14 horas