8CDA204

Variáveis Contínuas e Discretas. Características e extração de características. Manipulação, tratamento e visualização de dados. Tipos de Algoritmos de Aprendizado de Máquina: Aprendizado Supersionado, Aprendizado Não-Supervisionado, Aprendizado Semi-Supervisionado e Aprendizado por Reforço. Aprendizado Supervisionado: Algoritmos de Regressão e Classificação. Conjuntos de treinamento e validação. Regularização: capacidade, sobreajuste e subajuste. Métodos de reamostragem: bootstrapping e validação cruzada. Curva de aprendizado. Matriz de Confusão. Árvores de decisão e random forests. Ensemble methods: Bagging, Boosting e Stacking. Aprendizado Não-Supervisionado: Redução de Dimensão e Agrupamento em Clusters. Redes neurais artificiais.