Notas

As notas estao aqui Estarei na Unicamp nos dias 10 e 11 de julho se voce precisar falar comigo.

Atividades em aprendizado de maquina em Sao Carlos/Julho

Haverá uma serie de atividades em Sao Carlos por volta de 14 de Julho sobre aprendizado de maquina.

um curso de ML
um workshop sobre ideias de ML aplicadas a industria
e uma conferencia nacional

Informações sobre a disciplina

Horario: 3a e 5a: das 10h as 12h

Sala: 316 IC3

Esta disciplina cobrira em largura vários algoritmos de aprendizado de maquina/mineração de dados. Trataremos, de forma geral, as seguintes "tarefas" de aprendizado de maquina: transformação dos dados, classificação, regressão, e agrupamento.

A idéia de cobrir em largura é que vários algoritmos serão discutidos, mas só alguns serão analisados em maior profundidade. Assim o aluno terá uma boa noção das várias alternativas de algoritmos possiveis para a resolução de algum problema de aprendizado de maquina.

O curso será baseado no livro Inteligencia Artificial: uma abordagem de aprendizado de maquina de Faceli, Lorena, Gama & Carvalho. Haverá também algumas leituras de artigos cientificos, que complementam os tópicos do livro.

A avaliação da disciplina será feita em 2 partes:

trabalhos individuais semanais, na primeira metade do curso, que vão familiarizar o aluno com os procedimentos usados em aprenizado de maquina, com alguma ferramentas de aprendizado de maquina, com a analise dos resultados.
um trabalho em grupo de 2 ou 3 alunos, a ser entregue no fim do semestre, sobre ou algum assunto de interesse do grupo (que envolva aprendizado de maquina), ou assuntos propostos por mim.

Exercícios

Exercicio 1 - para 14/3
Exercicio 2 - para 21/3
Exercicio 3 - para 2/4
Exercicio 4 - para 23/4. Veja aqui meus contarios sobre o exercicio 4.
Exercicio 5 - para 21/5
Exercicio 6 - para 6/6
Exercicio 7 - para 25/6 - pode ser feito em grupos de 2.

Datas para os projetos

30/5: um relatorio sobre a revisão da literatura sobre o seu problema. Enfase nas tecnicas que estão dando mais certo e as taxas de acerto (ou outra medida de qualidade) destas tecnicas. Por volta de 5 paginas
30/5: relatorio prelimiar dos seus testes. Que algoritmos foram testados, que procedimentos de pre-processamento foram usados (reducao de dimensionalidade? padronizacao dos atributos? etc). Quais os resultados em comparacao com a literatura?

Material de aulas

Slides do livro slides 1 e slides 2
Slides de uma aula de PCA em R que usa o pacote "psych", mas tambem ha as funcoes prcomp() and princomp() do pacote basico.