Sumários

Aprendizagem Não-Supervisionada

13 Novembro 2025, 18:00 Jorge Louçã


Aprendizagem Não-Supervisionada:

* Árvores de Decisão
* Random Forest
* K-Means
Exercícios de aplicação.

Aprendizagem Supervisionada - Árvores de Decisão e Random Forests

13 Novembro 2025, 18:00 Tomás Amorim e Sá


Estudo das Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias (Random Forests) aplicadas à classificação binária, abordando os critérios de divisão, os parâmetros de regularização (profundidade máxima, número mínimo de amostras por folha, poda) e as estratégias de agregação e aleatorização das Random Forests. Exemplos práticos e exercícios voltados à seleção, ajuste e validação do modelo mais adequado para diferentes conjuntos de dados.

Aprendizagem Supervisionada - Support Vector Machines

6 Novembro 2025, 19:30 Tomás Amorim e Sá


Estudo das Support Vector Machines (SVM) aplicadas à classificação binária, abordando o uso de kernels, regularização e otimização do hiperplano. Inclui técnicas de balanceamento de classes (oversampling, undersampling e SMOTE) e métodos de avaliação de desempenho (precision, recall, F1-score, ROC-AUC). Envolve exemplos práticos e exercícios orientados para a seleção e validação do modelo mais adequado.

Aprendizagem Supervisionada

6 Novembro 2025, 19:30 Jorge Louçã


Aprendizagem Supervisionada:

* Regressão Linear
* Support Vector Machines
Exercícios de aplicação.

Aprendizagem Supervisionada

6 Novembro 2025, 18:00 Jorge Louçã


Aprendizagem Supervisionada:

* Regressão Linear
* Support Vector Machines
Exercícios de aplicação.