Aprendizagem automática com recurso à IA

O livro começa com uma visão geral dos diferentes tipos de algoritmos de aprendizagem automática incluindo a aprendizagem supervisionada a aprendizagem não supervisionada e a aprendizagem por reforço. Os autores discutem então as várias técnicas de processamento de dados que são essenciais para a aprendizagem automática tais como limpeza de dados engenharia de características e seleção de modelos.Nos capítulos seguintes o livro cobre uma vasta gama de tópicos de aprendizagem automática incluindo:Regressão: Uma técnica para a previsão de valores-alvo contínuos.Classificação: Uma técnica para prever valores-alvo categóricos.Clustering: Uma técnica para agrupar pontos de dados semelhantes.Redução de dimensionalidade: Uma técnica para reduzir o número de características num conjunto de dados.Avaliação do modelo: Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina.O livro também inclui um capítulo sobre aprendizado profundo que é um subcampo do aprendizado de máquina que ganhou popularidade nos últimos anos.