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Introdução ao Machine Learning

22 out - 2024 • 19:00 > 10 dez - 2024 • 22:00

 
Evento Online via Google Meet

Descrição do evento

>> TURMA DE OUTUBRO DE 2024 <<

  • Início do curso: 22/10/2024
  • Horário: todas as terças, das 19h00 às 22h00*
  • Última aula: 10/12/2024 
  • Carga horária: 8 aulas - 24h de curso


*Exceto feriados e véspera de feriados


Desenvolver a análise crítica necessária para escolher, ajustar, avaliar e interpretar modelos preditivos, utilizando o R como ferramanta. Também será discutido aspectos teóricos para compreender como a matemática dos modelos funciona por trás.


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Você sairá apta(o) a

  • Construir um projeto de machine learning do começo ao fim.
  • Ajustar modelos de regressão e de classificação.
  • Identificar quando aplicar técnica de machine learning no seu negócio.
  • Utilizar o XGBoost em problemas de modelagem preditiva.
  • Ajustar um XGBoost utilizando o R.
  • Avaliar a performance dos seus modelos preditivos.

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Ementa


O que é Machine Learning

  • História
  • O que é modelagem preditiva
  • Definições e Nomenclaturas
  • Por que e quando usar
  • Métricas e Funções de Custo

Conceitos Centrais

  • Overfitting
  • Hiperparâmetros
  • Bases de Treino/Teste/Validação

Cross-Validation

  • Relação Viés-Variância

Regressão vs. Classificação

  • Métricas de regressão e de classificação

Modelos de Árvores

  • Árvores de decisão
  • GINI e Entropia
  • Ganho de Informação
  • Random Forest

Tuning do modelo

  • Overfitting e validação cruzada
  • Métricas de performance

Gradient Boosting (XGBoost)

  • O que é e quando utilizar o
  • XGBoost
  • Criando um XGBoost passo-a-passo
  • Ajustanto um XGBoost no R com Tidymodels
  • Tradução de um XGBoost em SQL

Tidymodels

  • O que é
  • Como usar no R
  • {workflows} e {recipes}
  • Ajustanto um XGBoost no R com Tidymodels
  • Tradução de um XGBoost em SQL

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Pré-requisitos necessários


  • Interesse por Ciência de Dados.
  • Conhecimentos básicos de computação: criação de arquivos e pastas, instalação de programas, navegação na internet.
  • Uma conta de e-mail Google para acessar o Google Sala de Aula.
  • Últimas versões do R e do RStudio instaladas.

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Pré-requisitos sugeridos


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Gravação das Aulas


Todas as aulas serão gravadas e o vídeo ficará disponível por pelo menos 1 ano após o término do curso.

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Ministrantes


Fernando Corrêa

Bacharel e mestrando em Estatística pelo IME-USP. Foi Diretor-técnico da Associação Brasileira de Jurimetria. Usa R para tudo, mas tem interesse especial em web scraping, visualização de dados e modelagem bayesiana.


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Certificado


Você receberá o certificado ao final do curso (sujeito à entrega de atividades solicitadas). Nele constará o nome do curso cumprido e a carga horária específica na página do curso. O certificado é individual e terá o mesmo nome que você utilizou na compra.

Política do evento

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Cancelamentos de pedidos serão aceitos até 7 dias após a compra, desde que a solicitação seja enviada até 48 horas antes do início do evento.

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