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Introdução à Machine Learning

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Descrição

A área de aprendizado de máquina (machine learning em inglês) tem como objetivo estudar algoritmos que otimizem de forma automatizada o processo de aprendizado e pensamento utilizando máquinas como laboratórios. Nesta disciplina vamos abordar os principais conceitos elementares da área de aprendizado de máquina, ampliando o ferramental matemático e oferecendo toda a base conceitual.

 

Programa do Curso

  • Introdução e conceitos elementares.
  • Classificação linear simples.
  • Aprendizado em version spaces.
  • Algoritmos lineares de aprendizado.
  • Algoritmos não lineares de aprendizado.
  • Métodos de aprendizado em ensemble.
  • Métodos de clusterização.
  • Redes Bayesianas.
  • Introdução à reconhecimento de padrões.
  • Introdução às redes neurais.

 

Bibliografia do curso

  • Hastie, T., R. Tibshirani, and J. H. Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. Springer, 2001.
  • MacKay, David. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2003.
  • Bishop, Christopher. Neural Networks for Pattern Recognition. New York, NY: Oxford University Press, 1995.
  • Mitchell, Tom. Machine Learning. New York, NY: McGraw-Hill, 1997.
  • https://hagan.okstate.edu/NNDesign.pdf
  • https://ai.stanford.edu/people/nilsson/MLBOOK.pdf

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