Curso começa em 4/6 as 10h
As aulas serão transmitidas via google meet, gravadas e tornadas disponível no site da disciplina para os que não puderem participar em tempo real da aula.
As aulas serão 3a e 5a feiras das 10:00 até no máximo as 11:00 horas.
No começo teremos aulas nos dois dias, mas com o passar do tempo, fica uma aula por semana e o outro horário para atendimento.
Exercício 1 a ser entregue no dia 1/7 ate a meia noite (via email). Minha solução Jupyter notebook
Exercício 2 VERSÃO 4 a ser entregue no dia 12/7 até a meia noite (via email). (versão 4 corrige um dos hiperparametros da random forest) Um texto com dicas sobre o exercício 2. Minha solução jupyter notebook e html
Exercício 3 VERSAO 2 a ser entregue no dia 25/7 ate a meia noite (via email).
Exercício 4 VERSAO 2 a ser entregue no dia 10/8 ate a meia noite (via email). mais detalhes sobre como fazer a validação cruzada e o relatório final.
Usaremos o livro Applied Predictive Modeling como livro texto, e as aulas serão amarradas com os capítulos do livro. O pdf do livro e as paginas html de cada capítulo. estão disponível gratuitamente no link https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-1-4614-6849-3
A disciplina terá 4 projetos a serem feitos individualmente ou em grupo (de 2 ou 3 alunos).
https://meet.google.com/vnz-omgb-myh
As aulas serão fortemente centradas nos capítulos do livro texto (ver acima) enfatizando os pontos importantes do capítulo. É importante que os alunos tenham lido o capítulo correspondente antes da aula.
4/6 - capitulo 1 - Introduction aula gravada
9/6 - capítulo 3 - Data Pre-processing notas de aulas aula gravada
16/6 - capitulo 4 - Overfitting and model tuning notas de aula aula gravada
18/6 - capitulo 5 e capitulo 6 notas de aula aula gravada
23/6 Capitulo 7 e notas de aula aula gravada
25/6 Capitulo 8 e notas de aula aula gravada
9/7 Atendimento
14/7 Capitulo 13 e notas de aula aula gravada
16/7 Capitulo 14 e notas de aula aula gravada
21/7 Capitulo 16 Multiclasse e multilabel e notas de aula Esqueci de gravar essa aula.
23/7 questões metodológicas notas de aula aula gravada
28/7 processamento de texto notas de aula aula gravada
30/7 outros topicos em aprendizado supervisionado notas de aula aula gravada (os primeiros minutos nao foram gravados)