CD403 — Aprendizado de Máquina II
Ementa, programa e bibliografia da disciplina CD403.
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Ementa
Engenharia e seleção de atributos, ensembles. Introdução às redes neurais artificiais. Aprendizado não supervisionado, incluindo agrupamento, redução de dimensionalidade, análise de variáveis latentes e detecção de anomalias. Estudos de caso com dados reais.
Programa
1. Engenharia e Seleção de Atributos
Pré-processamento avançado de dados
Engenharia de atributos
Métodos de seleção de atributos
2. Métodos Ensemble
- Bagging
- Boosting
- Random Forests
3. Introdução às Redes Neurais Artificiais
- Perceptron e redes multicamadas
- Funções de ativação
- Treinamento por retropropagação
4. Aprendizado Não Supervisionado
- Conceitos básicos
- Avaliação de agrupamentos
5. Agrupamento de Dados
- k-means
- Agrupamento hierárquico
- DBSCAN
6. Redução de Dimensionalidade e Variáveis Latentes
- PCA
- Métodos de projeção
- Introdução à análise de variáveis latentes
7. Detecção de Anomalias
- Conceitos básicos
- Métodos estatísticos e baseados em distância
8. Estudos de Caso
- Aplicações em bases de dados reais
- Interpretação e apresentação de resultados
Referências
- GOODFELLOW, Ian et al. Deep learning. Cambridge: MIT press, 2016.
- PRINCE, Simon JD. Understanding deep learning. MIT press, 2023.
- THEODORIDIS, S. Machine learning: a Bayesian and optimization perspective. 3. ed. Amsterdam: Elsevier, 2025.