Este livro oferece uma explora??????o aprofundada dos princ???pios, t???cnicas e aplica??????es da aprendizagem autom???tica. Come???ando com conceitos fundamentais, como o pr???-processamento de dados e a avalia??????o de modelos, o livro abrange modelos de aprendizagem supervisionada, como a regress???o e a classifica??????o, e t???picos avan???ados, como a aprendizagem em conjunto, as redes neuronais e a aprendizagem profunda. Considera??????es pr???ticas, incluindo o tratamento de dados desequilibrados, a engenharia de ...
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Este livro oferece uma explora??????o aprofundada dos princ???pios, t???cnicas e aplica??????es da aprendizagem autom???tica. Come???ando com conceitos fundamentais, como o pr???-processamento de dados e a avalia??????o de modelos, o livro abrange modelos de aprendizagem supervisionada, como a regress???o e a classifica??????o, e t???picos avan???ados, como a aprendizagem em conjunto, as redes neuronais e a aprendizagem profunda. Considera??????es pr???ticas, incluindo o tratamento de dados desequilibrados, a engenharia de carater???sticas e a preven??????o de fugas de dados, s???o discutidas exaustivamente para ajudar a criar modelos robustos. Concebido para estudantes, profissionais e entusiastas, este guia fornece informa??????es valiosas e conhecimentos pr???ticos para navegar e destacar-se no dom???nio da aprendizagem autom???tica.
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