como Máquinas aprendem: Volume II ...algoritmos clássicos de Machine Learning Contributor(s): Rodrigues, Valter (Author) |
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ISBN: ISBN-13: 9798720965839 Publisher: Independently Published OUR PRICE: $9.50 Product Type: Paperback - Other Formats Language: Portuguese Published: March 2021 |
Additional Information |
BISAC Categories: - Computers | Neural Networks - Education | Computers & Technology |
Physical Information: 0.51" H x 5.98" W x 9.02" (0.72 lbs) 242 pages |
Descriptions, Reviews, Etc. |
Publisher Description: O livro como Máquinas Aprendem procura ser uma opção de literatura em Língua Portuguesa, diferente das existentes, que partem do pressuposto do leitor ter conhecimento aprofundado em várias ferramentas matemáticas. Com o intuito de facilitar a aquisição de conhecimento, evita as extensas demonstrações matemáticas, focando no racional dos pontos principais e críticos. Torna eficiente a compreensão do enorme conjunto de conceitos e detalhes funcionais, sem perder a motivação para adquirir conteúdo para uma base sólida. Diante da complexidade dos temas, o livro distribui o conteúdo ao longo de uma série de 3 volumes, tentando equilibrar entre profundidade dos aspectos teóricos e as limitações relacionadas às aplicações práticas. O volume I oferece uma cobertura ampla e detelhada do que vem a ser ciclo de aprendizagem , o principal aspecto motor do como as máquinas aprendem. Sem a pretensão de ser exaustivo, o volume II aborda os algoritmos clássicos mais importantes de Machine Learning, sob a ótica metodológica do ciclo de aprendizagem. Detalha os princípios teóricos e limitações práticas, dos seguintes algorimtos: regressão, regularizadores, baseado em exemplares, semi-supervisionados, árvores de decisão, por reforço, bayesianos, agrupamentos, regras de associação, máquinas de suporte vetorial; Os algoritmos mais sofisticados são detalhados no volume III, começando pelas Redes Neurais Artificiais, com um apanhado compreensivo dos conceitos oriundos da Neurociência e detalhando as arquiteturas de redes neurais de maior sucesso prático. Dedica um capítulo aos algoritmos de Deep Learning, sintetizando os principais aspectos e arquiteturas. Finaliza com Ensembles, apresentando os paradigmas mais utilizados e as taxonomias dos algoritmos no estado da arte. A série foi proposta para ser adequada para alunos universitários em nível avançado de graduação, para profissionais com nível superior e aqueles que estejam iniciando pós-graduação. |