Disciplina Curricular
Aprendizagem Automática nas Ciências AAC
Mestrado Bolonha em Bioinformática e Biologia Computacional - 0_MBBC 2008/09 a 2016/17
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
A unidade curricular oferece formação nos fundamentos da aprendizagem automática.
Programa
1. Fundamentos de aprendizagem automática; 2. Aprendizagem de conceitos; 3. Modelos em árvore: árvores de decisão; 4. Modelos com regras: listas de regras, conjuntos de regras; 5. Modelos lineares: regressão linear, perceptrão e backprograpagation, introdução às support vector machines; 6. Modelos baseados em distância: classificação com k-nearest neighbours, clustering com K-means; 7. Modelos probabilísticos: naive Bayes, gaussian mixture models, expectation-maximization; 8. Atributos: tipos, selecção de atributos; 9. Tópicos adicionais: ensembles, random forests, graphical models, computação evolutiva.
Métodos de ensino e avaliação
Aulas de exposição da matéria, aulas de resolução de exercícios e/ou laboratoriais. Componentes de avaliação: contínua + projecto(s) + exame