Visão Geral
Objetivo
🎯 O objetivo do curso é apresentar um conjunto de métodos estatísticos e de aprendizado de máquina que permitam ao estudante conduzir uma análise inteligente dos dados, indo desde a preparação dos dados, modelagem e aplicação na prática.
Material Didático
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📚 LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; FACELI, Katti. Inteligência Artificial: Uma abordagem de aprendizado de máquina. Grupo Gen-LTC, 2000.
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📚 FRIEDMAN, Jerome; HASTIE, Trevor; TIBSHIRANI, Robert. The elements of statistical learning. New York: Springer series in statistics, 2001.
Conteúdo Programático
- Aula 1 - Introdução ao Aprendizado de Máquina
- Aula 2 - Pré-processamento dos Dados
- Aula 3 - Avaliação de Modelos Preditivos , ,
- Aula 4 - Regressão Linear Simples , , Script, Dados
- Aula 5 - Regressão Linear Múltipla , , Script
- Aula 6 - Regressão Logística , , Script
- Aula 7 - k-NN , , Script, Dados de Treinamento - Titanic, Dados de Teste - Titanic
- Aula 8 - Naïve Bayes , , Script, Dados de Treinamento - Titanic, Dados de Teste - Titanic
- Aula 9 - Árvore de Decisão , , Script, Dados de Treinamento - Titanic, Dados de Teste - Titanic
- Aula 10 - Modelos Múltiplos Preditivos (Bagging, Boosting, Stacking e Random Forest) , , Script, Dados de Treinamento - Titanic, Dados de Teste - Titanic
Ferramentas digitais
- 🧰 YouTube
- 🧰 RStudio com R e/ou RStudio Cloud