Este curso fornece teoria e técnicas básicas de aprendizado de máquina estatística.
São apresentadas noções de dados de treinamento / teste, 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, Deep Learning e Aprendizado por Reforço.
- Docente: Anna Helena Reali Costa
- Docente: Fabio Gagliardi Cozman