Introdução a Aprendizagem de Máquina

Carga Horária: 30h (15h Teórica + 15h Prática)

Objetivos: Apresentar os principais conceitos relacionados à Aprendizagem de Máquina (AM). Discutir as etapas de um projeto de AM. Apresentar os exemplos modelos utilizados em AM.

Ementa: Conceitos básicos e categorias de Aprendizagem de Máquina; Limites de aprendizagem: risco empírico vs. risco estrutural, Dimensão VC, dilema viés e variância, aprendizagem viciada e teorema No Free Lunch, overfitting e underfitting; O pipeline de aprendizagem de máquina; Engenharia de atributos.

Bibliografia

• Básica:

  • ALPAYDIN, Ethem. Introduction to machine learning. MIT press, 2014.

  • DAUMÉ III, Hal (2013). A Course of Machine Learning. Online book.

  • ZHENG, Alice. Feature Engineering for Machine Learning: principles and techniques for data scientists. "O'Reilly Media, Inc.", 2017.

• Complementar:

  • FACELI, K., LORENA, A. C., Gama, J., Almeida, T. A., Carvalho, A.C.P.L.F. Inteligência Artificial: Uma  Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2ª Edição. LTC, 2021