Machine Learning

 

O curso de Data Science e Machine Learning tem como objetivo introduzir a área de análise de dados e aprendizagem de máquina por meio da resolução de um problema de classificação, uma das aplicações mais comuns quando se aborda o assunto.
No decorrer das aulas, serão apresentados os conceitos matemáticos utilizados na criação dos modelos básicos deste segmento da computação. Além disso, o aluno terá a oportunidade de desenvolver um algoritmo para a identificação de dígitos manuscritos. Para tanto, será apresentada a linguagem de programação Python, suas características básicas e sua sintaxe.
Serão retratadas, também, bibliotecas importantes, como Numpy, para trabalhos matriciais, Matplotlib, para impressão dos dados em gráficos, e Scikit-Learn, que permitirá o uso dos modelos de Aprendizagem de Máquina de forma fácil.

Escopo do curso:

  1. Linguagem Python e sua sintaxe:
    1. "print" e "input";
    2. tipos de dados:
      1. listas;
      2. tuplas.
    3. estrutura condicional;
    4. estrutura de repetição;
    5. funções.
  2. Bibliotecas para Python:
    1. Importação;
    2. Numpy
      1. "arrays";
      2. operações matriciais;
      3. resolução de sistemas lineares;
      4. determinação de autovalores e autovetores.
    3. Matplotlib:
      1. "plot";
      2. "subplot";
      3. estilização.
  3. Machine Learning:
    1. Perceptron;
    2. "underfitting" e "overfitting";
    3. tratamento e visualização dos dados;
    4. Multilayer Perceptron;
    5. hiperparâmetros:
      1. função de ativação;
      2. função de custo;
      3. descida de gradiente;
      4. taxa de aprendizagem.
    6. criação de um classificador com Scikit-Learn.

 

Material em: http://sate.ufes.br/img/material/material_ml.rar

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