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Aprendizagem Automática
Docentes:
- Luis Rato
email: lmr@uevora.pt
link: http://home.uevora.pt/~lmr
Gabinete: CLAV-246
Plano Curricular
Conceitos básicos
Paradigmas de aprendizagem automática:
- aprendizagem supervisionada
- não supervisionada, por reforço
Aprendizagem Supervisionada:
- classificação e regressão
- Classificação binária
- multi-classe
- multi-label Algoritmos:
- regressão logística
- perceptrão
- árvores de decisão
- regras
- naive Bayes
- máquinas de vetores de suporte Pratica de aprendizagem automática:
- overfitting
- compromisso bias/variância
- seleção de modelos (train/test, holdout, validação cruzada)
- matriz de confusão e métricas de avaliação (exatidão, erro, precisão, cobertura, outras)
Aprendizagem não Supervisionada:
- agrupamento Algoritmos:
- K-means
- EM
Métricas de avaliação de agrupamentos
Introdução aos métodos ensemble