Disciplina Curricular
Aprendizagem Automática AAut
Curso de Especialização em Data Science - 1_PGDSc 2017/18
Contextos
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Obrigatórias
Período:
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 e hierárquico; 7. Modelos probabilísticos: naive Bayes; 8. Tópicos adicionais: criação e selecção de atributos, avaliação e seleção de modelos, aprendizagem em dados desbalanceados, ensembles, etc.
Métodos de ensino e avaliação
Aulas de exposição da matéria, aulas de resolução de exercícios e/ou laboratoriais. Componentes de avaliação: projecto(s) + exame