Pretende-se que, no final desta formação, os alunos conheçam diferentes modelos exploratórios e preditivos, estejam capacitados para construir modelos adequados aos problemas investigados, e para avaliar o desempenho destes modelos.
Fundamentos de Machine Learning
Nacional
Pré-Requisitos
Conhecimentos de programação com Python
Metodologia
Aulas expositivas devidamente complementadas com trabalhos práticos.
Existirão casos de estudo com debate entre os alunos e orientados pela docente. Estes casos consistem na apresentação da situação de uma organização (real ou ficcionada) onde são descritos os desafios que se lhe colocam. Os alunos deverão propor uma solução para o problema de acordo com a matéria exposta e o seu estudo.
Programa
- Predição, erros e validação cruzada
- Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
- Modelos de regressão
- Modelos de classificação
- Pacote Scikit-learn
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