Informações do curso

Este curso fornece teoria e técnicas básicas de aprendizado de máquina estatístico. São apresentadas noções de dados de treinamento e teste, hiperespecialização (overfitting), classificação e regressão; conceitos básicos de teoria das probabilidades e estimativas, algoritmo para o aprendizado de redes bayesianas (parâmetros e estrutura); classificadores e regressores baseados em árvores, em máquinas de vetores de suporte, em redes neurais, em regressão linear, logística e não linear; e, finalmente, noções básicas de algoritmos de agrupamento, aprendizado profundo e aprendizado por reforço.