Aprendizado de Máquina

Entenda conceitos-chave, objetivos, processo CRISP-DM, pré-processamento, tarefas clássicas (classificação, clustering, associação, regressão) e boas práticas cobradas em provas. Mineração de Dados (Data Mining) é o processo de descobrir padrões úteis, novos e compreensíveis em grandes volumes de dados, de forma automática ou semiautomática. Na prática, isso significa identificar tendências, correlações, exceções e regras que apoiam … Ler mais

Você já ouviu falar em CRISP-DM? Se está estudando mineração de dados, esse é um dos conceitos mais cobrados em provas e também um dos mais usados em projetos reais de Data Science. O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é o modelo mais conhecido e adotado para organizar e padronizar as etapas … Ler mais

Regra de Associação Relacionam a presença de um conjunto de itens (antecedente) com a ocorrência de outro conjunto (consequente), mostrando como certos elementos tendem a aparecer juntos. Uma regra de associação é um padrão do tipo X → Y, que mostra como certos itens ou comportamentos ocorrem juntos.Exemplo: “clientes que compram pão também compram leite.” … Ler mais

1)​ CESGRANRIO – Analista de Sistemas Júnior (TRANSPETRO)Um desenvolvedor recebeu um conjunto de dados representando o perfil de um grupo de clientes, sem nenhuma informação do tipo de cada cliente, onde cada um era representado por um conjunto fixo de atributos, alguns contínuos, outros discretos. Exemplos desses atributos são: idade, salário e estado civil. Foi … Ler mais

Vamos iniciar nosso estudo sobre aprendizado de máquina, primeiro respondendo o que é aprendizado de Máquina ?, esse tipo de conceito cai muito em prova, vale ressaltar que temos uma lista de exercício sobre esse tema no seguinte link exercicios-introducao-ao-aprendizado-de-maquina Podemos afirmar que Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, é uma subárea da Inteligência … Ler mais