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Ementa da Disciplina

CódigoDAS-005
DisciplinaAprendizagem por Máquina (Machine Learning)
Objetivo

Introdução ao Reconhecimento de Padrões, Distribuições de Probabilidade, Modelos Lineares para Regressão, Modelos Lineares para Classificação, Máquinas de Sparse Kernel, Modelos Gráficos, Inferência Aproximada, Variáveis Latentes Contínuos, Dados Sequenciais.


Público_Alvo

Profissionais que desejem transformar dados em informação e conhecimento estratégico. Executivos, gestores, analistas, especialistas e consultores que atuem em setores de informação intensiva.


Ementa

Introdução a Aprendizado de Máquinas e Reconhecimento de Padrões, Teoria de probabilidade, Teoria da decisão. Distribuições de Probabilidade, Variáveis binárias e multinomiais, Distribuições Gaussianas, Família das distribuições exponenciais. Modelos Lineares para Regressão, Modelos lineares de funções básicas, Regressão Bayesiano linear. Modelos Lineares para Classificação, Funções discriminantes, Modelos generativos probabilísticos, Modelos discriminativos probabilísticos. Máquinas de Sparse Kernel, Support Vector Machines (SVM), Relevance Vector Machines (RVM). Modelos Gráficos, Redes Bayesianas, Markov Random Fields (MRF), Inferência em modelos gráficos. Inferência Aproximada, Métodos Monte Carlo, Métodos Variacionais. Variáveis Latentes Contínuos, Análise dos componentes principais (PCA), PCA probabilísticos. Modelos de Dados Sequenciais.

Bibliografia

1. Duda, R.; Hart, P. E., Stork, D. Pattern Classification. 2nd edition, Wiley-Interscience, 2000.

2. Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J. The Elements of Statistical Learning (Data Mining, Inference and Prediction), 2n edition, Springer, 2009.

3. Marsland, S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Chapman and Hall/CRC, 2009.

4. Tam, P.; Steinbach, M.; Kumar, V. Introduction to Data Mining. Addison-Wesley Pub Co, 2005.

5. Witten, I. H.; Frank, E.; Hall, M. A. Data Mining: practical machine learning tools and techniques, 3rd edition, Morgan Kaufmann, 2011.

6. Mitchell, T.M. Machine learning. New York: McGraw-Hill, 1997.

7. Abu-Mostafa, Y.; Magdon-Ismail, M., Lin, H. T. Learning From Data, AMLBook, 2012

Duração (h)24
Título Escolha
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