Acesso ao Material: Download
- O que é Machine Learning?
- Filtro de Spam
- Por que Usar Machine Learning?
- Abordagem Tradicional
- Dificuldade do Problema
- Abordagem de Machine Learning
- Adaptação Automática à Mudança
- Machine Learning vs Programação Tradicional
- Aprendendo a Detectar Spam
- Aplicações de Machine Learning
- Machine Learning é Interdisciplinar
- Elementos Chaves de Machine Learning
- História do Machine Learning
- Data Mining
- Teoria de Machine Learning
- Bias-variance Tradeoff
- Tipos de Sistemas de Machine Learning
- Supervised & Unsupervised Learning
- Supervised Learning
- Problema de Regressão
- Algoritmos de Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Algoritmos de Unsupervised Learning
- Anomaly Detection
- Association Rule Learning
- Semisupervised Learning
- Reinforcement Learning
- Batch & Online Learning
- Batch Learning
- Online Learning
- Instance-Based vs Model-Based Learning
- Instance-Based Learning
- Model-Based Learning
- A Palavra “Modelo”
- Sumarizando
- Desafios de Machine Learning
- Quantidade Insuficiente de Dados
- The Unreasonable Effectiveness of Data
- Dados Não Representativos
- Dados de Baixa Qualidade
- Features Irrelevantes
- Overfitting
- Underfitting
- Revisando
- Testando e Validando
- Ajuste de Hiperparâmetros e Seleção de Modelo
- Incompatibilidade de Dados
- No Free Lunch Theorem
- Machine Learning na Prática
- Aprendizagem Indutiva
- Essência da Aprendizagem Indutiva
- Principais Problemas de Machine Learning
- Terminologia de Machine Learning
- Modelos
- O Algoritmo K-Nearest Neighbors
- Support-vector Machines
- Support-vector Clustering
- Decision Trees
- Random Forest
- Regressão Logística
- Redes Neurais Artificiais
- Algoritmos de Machine Learning
- Métricas de Machine Learning
- Confusion Matrix
- Accuracy
- Precision
- Recall
- F1 Score
- Métricas para Classificação Desequilibrada
- ROC
- Métricas Relacionadas à Regressão
- Mean Squared Error (MSE)
- Mean Absolute Error (MAE)
- O Algoritmo Gradient Descent
- Ferramentas de Machine Learning
- Scikit-Learn
- Tensorflow
- PyTorch
- H2O
- Weka
- KNIME
- Considerações Finais