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SIN5007 - Reconhecimento de Padrões (2023)
Início
Ambientes
2023
EACH
SIN
SIN5007--2023
Entregas de Trabalhos
Programação
Geral
Prova
Aula 1: Introdução a Reconhecimento de Padrões
Aula 2: Pré-processamento e PCA
Aula 3: Seleção de Características
Aula 4: Classificação Bayesiana, Naive Bayes
Aula 5: Estimação de Desempenho
Aula 6: Árvores de Decisão e Random Forests
Aula 7: SVMs
Aulas 8 e 9: Redes Neurais Artificiais
Aula 10: Comitês, Multiclasse e Multirrótulo
Aula 11: Classificação não-supervisionada
Aula 12: Ética e explicabilidade
Aula 13: Métodos sintáticos
Entregas de Trabalhos
Atividade 1: Descrição do dataset e análise exploratória
Tarefa
Atividade 2: Pré-processamento e PCA
Tarefa
Atividade 3: Seleção de características
Tarefa
Atividade 4: Naive Bayes
Tarefa
Atividade 5: Naive Bayes com calibração de parâmetros e análise de desempenho
Tarefa
Atividade 6: Random Forest (com calibração de parâmetros e análise de desempenho) - 10/11
Tarefa
Atividade 7: SVMs (com calibração de parâmetros e análise de desempenho)
Tarefa
Atividade 8 - Redes Neurais
Tarefa
Trabalho Final
Tarefa
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Aula 13: Métodos sintáticos
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Geral
Prova
Aula 1: Introdução a Reconhecimento de Padrões
Aula 2: Pré-processamento e PCA
Aula 3: Seleção de Características
Aula 4: Classificação Bayesiana, Naive Bayes
Aula 5: Estimação de Desempenho
Aula 6: Árvores de Decisão e Random Forests
Aula 7: SVMs
Aulas 8 e 9: Redes Neurais Artificiais
Aula 10: Comitês, Multiclasse e Multirrótulo
Aula 11: Classificação não-supervisionada
Aula 12: Ética e explicabilidade
Aula 13: Métodos sintáticos
Entregas de Trabalhos