AP539 - Métodos e Técnicas de Aprendizado Estatístico - 2S/2024 Imprimir

Ementa:

Estudo da natureza do problema a ser investigado e os impactos no processo de preparação de dados; Tratamento de dados numéricos, categóricos, booleanos e mistos; Procedimentos para limpeza de dados (valores faltantes, ruídos/outliers e inconsistências); Integração e transformação de dados; Abordagens para redução e sintetização de dados (agregação de dados, criação de atributos derivados, amostragem). Pré-processamento de dados para aprendizado supervisionado e não-supervisionado; Redução de dimensionalidade (seleção de atributos, extração de características, projeção aleatória); Modelagem de problemas reais em que a variável resposta é contínua; Discretização e normalização de dados; Aprendizado com classes desbalanceadas (oversampling e undersampling); Preparação de dados para séries temporais; Medidas de avaliação de modelos; Comparação de classificadores no espaço ROC; Métodos estatísticos para comparação de modelos; Métodos Geoestatísticos para interpolação de dados; Métodos computacionais aplicados à agricultura de precisão; Modelos de Assimilação de Dados com aplicações na agricultura

Bibliografia:

• l HAN, J.; KAMBER, M.; PEI, J. Data Mining: Concepts and Techniques, 3 rd edition, Morgan Kaufmann, 2011.
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• WITTEN, I.H.; FRANK, E.; HALL, M.A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 3rd ed. Morgan Kaufmann, Burlington, MA, 2011.
• Referências Complementares:
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• BRAGA, L. P. V. Introdução à Geoestatística: com programas em R. E-papers. 2014. 140p.
• HAND, D. J.; MANNILA, H.; SMYTH, P. Principles of Data Mining, The MIT Press, 2001.
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• REFAAT, Mamdouh. Data Preparation for Data Mining Using SAS, Morgan Kaufmann, 2007.
• REZENDE, S. O., Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações, Manole, 2003. 550p.
• YAMAMOTO, J. K.; LANDIM, P. M. B.; Geoestatística: Conceitos e Aplicações. Oficina de Textos, 2013. 215p.

Ano de Catálogo: 2024

Créditos: 3