--- title: Pi 545 - Overview Machine Learning --- ![](https://s3-sa-east-1.amazonaws.com/lcpi/10ad66c9-adca-4f2f-bd07-2b03e6aecdfd.png) ---------- <center> <font size="+3"><b> Pi 545 - Machine Learning</b></font></center> <center> <font size="+2"><b> Overview do Módulo</b></font></center> ---------- ## Professor **Nome:** Filipe Furlan **E-mail:** filipe.furlan@letscode.com.br ## Prova A prova está marcada para o dia **25-jun**, no horário nomal da aula. Serão de 30 a 40 questões, cerca 90% de múltipla escolha (podendo ser verdadeiro ou falso com justificativa, ou marcar a opção verdadeira dentre 4 possíveis) e 10% dissertativas. ## Projeto O projeto está com deadline marcado para o dia **04-jul**. Mais informações no [link](https://hackmd.io/@rychardguedes/545_projeto_ml). ## Material de Aula O material de aula está no [Class](https://class.letscode.com.br/), em Academia > Material do Aluno > Machine Learning > Anexos. **Class atualizado** ## Exercícios Passados 1. Todos os exercícios estão descritos no [Class](https://class.letscode.com.br/), em Academia > Avaliações & Projetos. ## Referências Bibliográficas - [FACELI, Katia et al. **Inteligência Artificial**: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina](https://www.amazon.com/Intelig%C3%AAncia-Artificial-Abordagem-Aprendizado-Portuguese/dp/8521618808) - [RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. **Inteligência Artificial**](https://www.amazon.com/Intelig%C3%AAncia-Artificial-Em-Portuguese-Brasil/dp/8535237011) - [BUSSAB, Wilton; MORETTIN, Pedro. **Estatística Básica**](https://www.amazon.com.br/Estat%C3%ADstica-B%C3%A1sica-Wilton-Bussab/dp/8547220224) - [BRUCE, Peter; BRUCE, Andrew. **Estatística Prática para Cientistas de Dados**](https://www.amazon.com/Estatistica-Pratica-Para-Cientistas-Dados/dp/855080603X) ## Aulas gravadas 1. [19-mai](https://us02web.zoom.us/rec/share/CBhuGB7FnjxXzzFHMja98tF3LQyppFRDBGJ7t9T72Vtq-IZ82T5zHRhmd3RTDhpJ.-DL9dXZdSgII5wVO) - Senha de acesso: `=HH?Vt2j` - Introdução a Machine Learning + Regressão Logística 2. [21-mai](https://us02web.zoom.us/rec/share/NQAgWPesldGGQk0oEinsjM56cV7hANAeMJ8F-LSFT-O4C7rY4HaZ6Tu8pNuRk_sk.HC0-F4U1crwELR5h) - Senha de acesso: `jDG$L50$` - Regressão Logística + Métricas de Avaliação de Desempenho 3. [24-mai](https://us02web.zoom.us/rec/share/1GMpXjwSnqppvonHDMsZvqlkfumbJtJqKJ13rzMGdt9O4ycO5MT47xoTFjLUNhKh.G7q87SxqEw_EJ92H) - Senha de acesso: `$HWb3T=k` - Métricas de Avaliação de Desempenho + Árvores de Decisão 4. [26-mai](https://us02web.zoom.us/rec/share/SQ5YT_mDYTfb3GJvKkbmENgpXk1iDLyCw5yLOE_kix_mvB1bXmIqzP9WORn7JzOB.rm9EFxAlGJ33It1D) - Senha de acesso: `.?vu7fZ#` - Árvores de Decisão 5. [28-mai](https://us02web.zoom.us/rec/share/aeHf9IARLPoeGKdWbCuNnB7WTrQOj-fVqexn6FOLHa16bhLMSiHoXUmwXrViFxQd.HbDF3ErFqiIdk9eK) - Senha de acesso: `3X1+6Cbx` - Árvores de Decisão + Metodologias de Avaliação 6. [31-mai](https://us02web.zoom.us/rec/share/tTO1F9DCLt1zponR2Kk0nlfgjBHGgpJIYOYNR6B7poZm1VU4EPdSssItWABTobC8.LmW349TUBJ8vswgI) - Senha de acesso: `w+40EK$7` - Metodologias de Avaliação + KNN 7. [02-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/5bgcYc1MA30YiNHVR3PmZUmp5LiZAmftrecv1zbSnli40hopfBOkVHQTcMzvrcGP.ayu2PNFXwgoQn6Oh) - Senha de acesso: `0.JZ8VaK` - KNN + Utilidades do Sklearn 8. [07-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/OWIZH3QaQ6rh7aGKksTNhIf1i6etExU-uQBVory0CiclHIxFp1oRZSu8t41MSkKD.JbyeECSu5oyFFuss) - Senha de acesso: `KEdyT.2u` - Utilidades do Sklearn + Otimização de modelos 9. [09-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/chU03M6eTC0CcDiIvNve6HXlmcUpXCROBzLgB1GZ6JRDo2e4m9omRH-2RJYJumSi.0_V6Q8UxwSg7YXG0) - Senha de acesso: `6HqNC@Pz` - Otimização de modelos + Naive Bayes 10. [11-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/B8kAkWUbmbelPSUeunR9FHfETQPxEsFCz992aABXXeEmyKrYtPtmcoFVd9B8REra.3KdYKI-K7R9ArA9F) - Senha de acesso: `U8*3rdAa` - Feature selection + Regularização 11. [14-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/w78ZDQ5w7JwhtebCfltrU2T75gPBts4czbxl0_p9KqqRB2rG-mYkPMuzHwNIn2KZ.62si0QaO8GAqvtQ_) - Senha de acesso: `BK@3C^Yz` - Feature Selection + Regularização e SVM 12. [16-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/g-Hvpj6tXtIJc-3pwicmdH7sN0a6oz5kmU21CYb_NBI7RD6_ltexmI_0TTts7wev.Wq89Dvkwwq52xXQe) - Senha de acesso: `7yK50R^*` - Kernel tricks (SVM) e Ensemble methods (bagging, boosting e stacking) 13. [18-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/37y6Q0_Ormob16qr_osoSnE9svGVRerq5cxuS4kMCFgX4khriWvWt7jVyMA8nGJ8.Ql4OWVTPnxorg9Ln) - Senha de acesso: `@Kz3!DZE` - Boosting, Stacking e Clusterização (K-means e DBSCAN) 14. [21-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/_CQ1z-Ukodm-paAn3vS5ZCon12Bhtqs2ClJsfDh603mc-4MRb-0xBUBIZn9RAcen.Rek0ZDM_2gm0qgED) - Senha de acesso: `QBB*$6kq` - Boosting, Stacking e Pipelines 15. [23-jun](https://us02web.zoom.us/rec/share/AwUhR_Z9uDJpw_duLiFEMa1xopZu7-2nxVIl2yObN8547ZsXnUzW0_kvocy8uxVK.rn-49S-9ivdRcqb3) - Senha de acesso: `=tDoc3qs` - Pipelines e Revisão