Machine Learning
Descrição da Disciplina
As disciplinas do nível profissional da formação acadêmica da trilha data science serão ministradas em formato de seminários livres com discussão de cases reais e desenvolvimento de projetos individuais de cada aluno sob a supervisão e orientação de instrutores/mentores. A bibliografia recomendada é mínima sendo a discussão de nova literatura realizada de acordo com o instrutor da disciplina e apresentações dos alunos. Nesta disciplina serão discutidos cases de modelos de machine learning.
Duração
80 horas.
Bibliografia do curso
- Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome H. Friedman (2001). The Elements of Statistical Learning, Springer.
- Ethem Alpaydin (2004). Introduction to Machine Learning, MIT Press.
- Nils J. Nilsson, Introduction to Machine Learning (https://ai.stanford.edu/people/nilsson/MLBOOK.pdf).
- Shai Shalev-Shwartz, Understanding Machine Learning, Cambridge Press (link para o pdf).
- Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar, Foundations of Machine Learning (https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/).
Torne-se um Profissional
Nossos treinamentos são divididos em módulos planejados, todos muito bem estruturados para você se tornar um profissional de qualidade e especializado dentro da área de dados.
