Introdução ao Aprendizado de Máquina

Nome da disciplina: Introdução ao Aprendizado de Máquina

Carga horária: 30h

 

Ementa: Métodos de regressão. Regularização. Redes Neurais. Support Vector Machines. Aprendizado não supervisionado. Redução de dimensionalidade. Detecção de Anomalias. Sistemas de recomendação.

 

Objetivos: O objetivo do aprendizado de máquina (ou “machine learning”) é programar computadores para aprender um determinado comportamento ou padrão automaticamente a partir de exemplos ou observações. Hoje em dia muitas aplicações utilizam algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo sistemas para prever o comportamento de clientes a partir de dados de compras, reconhecer faces ou voz, ou extrair conhecimento de dados biológicos. Este curso tem como objetivo dar uma introdução aos principais métodos de aprendizado de máquina, com foco em aprendizado supervisionado (classificação e regressão).

 

Bibliografia básica:

1. MITCHELL, T.M. Machine Learning, McGraw Hill, 1997.
2. Conway, D. e White, J. M. Machine Learning for Hackers. Ed. O’Reilly, 2012.
3. RASCHKA, S. Python Machine Learning, Ed. Packet, 2015.
4. HAYKIN, S. Neural Networks: a Comprehensive Foundation, Pearson, 2ª ed. 1999.