Grupo de Estudos em Aprendizado de Máquina
O objetivo do grupo de estudos é difundir os conhecimentos básicos em Aprendizado de Máquina e preparar os alunos para modelar e implementar soluções utilizando algoritmos inteligentes. O público alvo são alunos da Computação e Engenharia interessados em participar de competições em Aprendizado de Máquina.
O grupo de estudos será realizado semanalmente às quartas-feiras das 14 às 16 horas no Laboratório de Raciocínio Automatizado (LARA). Além de ter uma noção genérica do Kaggle (e como uma competição funcionam), o programa do grupo de estudos engloba os seguintes tópicos:
- Python
- Inteligência Artificial
- Conceitos de Mineração de Dados e de Aprendizado de Máquina
- Algoritmos de classificação.
- Algoritmos de regressão.
- Competições do Kaggle.
Como parte das tarefas do grupo de estudos estão o desenvolvimento de pacotes, ferramentas e tutorais iterativos para bases de dados de classificação. Os pacotes e ferramentas estarão diretamente relacionados aos algoritmos de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina enquanto os tutorais serão baseados em problemas do mundo real.
- Tom M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1a. edição (1997)
- Simon Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 2a. edição (1998)
- Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, (2011)