---
# System prepended metadata

title: Pi 545 - Overview Machine Learning

---

---
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