Ementa:
Revisão de probabilidade, estimação e teoria da informação. Conceitos gerais de aprendizado de máquina. Regressão linear. Classificação linear. Redes neurais artificiais. Deep leaming. Máquinas de vetores-suporte. Aprendizado não-supervisionado. Clusterização, modelos de mistura e extração de variáveis latentes. Aprendizado por reforço. Comitês de máquinas. Árvores de decisão e random forest. Computação evolutiva.
Ano de Catálogo: 2022
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 49
Idioma de oferecimento: Português
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
Não possui reservas.| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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