Sumários

Aula 6 - Introdução

27 Setembro 2024, 19:30 Anabela Costa


Conclusão do sumário anterior.

Aula 5 - Introdução

27 Setembro 2024, 18:00 Anabela Costa


Processo de modelação em Machine Learning (cont.): Avaliação do desempenho do modelo.

Funções de perda e Erro de Validação Geral.

Métricas mais usuais para problemas de regressão: Erro Quadrático Médio; Raiz Quadrada do Erro Quadrático Médio; Erro Médio Absoluto; Raiz Quadrada do Erro Logarítmico Médio Quadrático.

Métricas mais usuais para problemas de classificação: Classificação Errada (Misclassification); Média por Erro de Classe; Erro Quadrático Médio.

Modelos de Classificação Binários: Matriz de Confusão; Níveis de Desempenho mais usuais (Accuracy; Precision; Sensitivity (or Recall); Specificity; AUC (Area Under the Curve)).

Exercícios de aplicação.

Aula 4 - Introdução

20 Setembro 2024, 19:30 Anabela Costa


Conclusão do sumário anterior.

Aula 3 - Introdução

20 Setembro 2024, 18:00 Anabela Costa


Processo de modelação em Machine Learning (cont.): Divisão de dados; Modelação.

Exercícios de aplicação.

Aula 2 - Introdução

13 Setembro 2024, 19:30 Anabela Costa


Tipos de problemas em Aprendizagem Supervisionada: Problemas de Regressão e Problemas de Classificação.

Processo de modelação em Machine Learning: Preparação de Dados (pré-processamento e transformação de dados); Divisão de dados; Modelação e Avaliação do Desempenho.

Exercícios de aplicação