Aprendizagem de Máquina

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Aprendizagem de Máquina (representada pelo código if699) é uma disciplina eletiva geralmente ofertada pelo professor George Darminton no primeiro semestre de cada ano no curso de Ciência da Computação do Centro de Informática. A disciplina tem como objetivo estudar métodos e algoritmos que obtém conhecimento a partir da análise de bases de dados. Algumas aplicações da Aprendizagem de Máquina são: Mineração de Dados, Reconhecimento de Padrões, entre outros. O site da disciplina pode ser acessado através deste link.

Tópicos Abordados

  • Árvore de Decisão
  • k-NN
  • Distâncias Heterogêneas
  • Seleção de Protótipos
  • DTW
  • Seleção de Atributos
  • Curva ROC
  • Principal Component Analysis (PCA)
  • Linear Discriminant Analysis (LDA)
  • Avaliação de Hipóteses

Avaliação

A avaliação leva em conta uma prova, listas de exercícios, um seminário e um projeto a ser entregue no final da disciplina.

Obs.: a frequência dos alunos é registrada em todas as aulas, e a chamada é feita no início de cada aula, sem tolerância a atrasos.

Referências Bibliográficas

  • Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill. 1997.
  • S. Theodoridis and K. Koutroumbas. Pattern Recognition. Academic Press. 2006.
  • Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2006
  • Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork. Pattern Classification. Wiley-Interscience. 2000