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Fundamentos de Machine Learning

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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.

 

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

Outras datas e horários

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Fundamentos de Machine Learning

Tecnologias de Informação | 18h - Pós-laboral e Sábados: 6ª das 18h45 às 21h45 e Sábados das 09h30 às 17h00


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Tecnologias de Informação | 18h - Pós-laboral e Sábados: 6ª das 18h45 às 21h45 e Sábados das 09h30 às 17h00


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