Aprendizado de Máquina I

eBook

Aprendizado de Máquina I

Oliveira, R. (2022). Aprendizado de Máquina I. (pp. 1–227). eBook. https://doi.org/10.5281/zenodo.6702272.

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Este é um primeiro curso de introdução do aprendizado de máquina através dos modelos de aprendizado supervisionado. Ele apresenta os principais conceitos de modelos supervisionados de regressão e classificação, ensina como empregar os estimadores do `scikit-learn python` para esses modelos, e técnicas de seleção de hiperparâmetros e modelos. Ao final algumas dessas aplicações são também apresentadas em `R`.

Apresentação do Curso

1. Introdução ao Aprendizado de Máquina
2. Aprendizado Supervisionado e Regressão Linear
   • Lab Caso: Estimando a emissão de gases CO2 de veículos
3. Classificação: Regressão Logística
   • Lab Caso: Consumo de combustível em veículos
4. Classificação: Knn
   • Lab Caso: Predição de Diagnósticos a partir de Dados de Imagens
5. Árvores de Decisão e Seleção de Atributos
   • Lab Caso: Propensão de Compra de Clientes por Telemarketing
6. Validação Cruzada e GridSearch
   • Lab Caso: Propensão de Compra de Clientes por Telemarketing
7. Seleção de Modelos
   • Projeto em Grupo
8. Aprendizado Supervisionado com R
   • Lab Caso: Controle de Qualidade de Peças

Vídeos e Complementos

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Principais Referências

Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook O'Reilly Media, Inc. (2016). ISBN: 9781491912058. Disponível em: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/. Acesso: 06 de Novembro de 2021.

Kotu, Vijay; Deshpande, Balachandre Data Science: concepts and practice. 2nd ed. Cambridge, [England]: Morgan Kaufmann, c2019. E-book (570 p.) ISBN 9780128147627 (electronic bk.). Disponível em: http://pergamum.mackenzie.br:8080/pergamumweb/vinculos/00003c/00003cef.jpg.

Larose, Chantal D.; Larose, Daniel T. Data Science Using Python and R Hoboken: Wiley, c2019. E-book (259 p.) (Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining Ser.). ISBN 9781119526834 (electronic bk.). Disponível em: https://www3.mackenzie.br/biblioteca_virtual/index.php?tipoBiblio=ebookcentral&flashObg=n

Géron, A. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems, 2nd ed. (2019) O'Reilly

Alpaydin, E. Machine Learning (The MIT Press Essential Knowledge). The MIT Press. 2019.

Kelleher, J. D.; Tierney, Brendan. Data Science (The MIT Press Essential Knowledge). The MIT Press. 2018.

Manapat, Michael. Introduction to Machine Learning with Python. Em An Introduction to Machine Learning. EMag Edição 50 (Abr 2017)