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Alan T. Norman. Aprendizado De Máquina Em Ação
Índice
Por que escrevi esse livro
Esse livro não é sobre algoritmos de codificação de aprendizado de máquina
Um manual para leigos
Capítulo 1. O que é aprendizado de máquina?
Programação explícita vs. treinamento de algoritmos
Definições: Inteligência artificial vs. aprendizado de máquina vs. redes neurais
Conceitos básicos
1. O Problema
2. Os Dados
3. Os Algoritmos
4. O Treinamento
5. Os Resultados
Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado
Aprendizado supervisionado
Aprendizado não supervisionado
Aprendizado semi-supervisionado
Quais problemas o aprendizado de máquina pode solucionar?
A caixa preta: o que não sabemos sobre aprendizado de máquina
Indo mais a fundo
Capítulo 2. Limpeza, rotulagem e curadoria de conjunto de dados
Limpando o conjunto de dados
Necessidade de conjuntos de dados muito grandes para AM
Curvas de aprendizado
Validação cruzada
Necessidade de ser bem rotulado
Dados rotulados por humanos
Dados sintéticos
Capítulo 3. Escolhendo ou Escrevendo um Algoritmo de AM
Conceitos básicos
Tipos de algoritmos populares
Regressão linear
Regressão logística
Árvores decisórias
Floresta Aleatória
Método K-Means de Clusterização
K Vizinhos Mais Próximos
Análise de Componentes Principais
O que é necessário para escrever um novo algoritmo
Capítulo 4. Treinar e implementar um algoritmo
Programação envolvida
Estática vs. dinâmica
Ajuste e engenharia de atributos
Descartando um algoritmo
Capítulo 5. Aplicações do aprendizado de máquina no mundo real
Transportes
Recomendações de Produtos
Finanças
Assistentes de Voz, Casas Inteligentes e Carros
Conclusão
Sobre O Autor
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