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;DESTAQUE: Ao final deste módulo, você deverá ser capaz de classificar alguns algoritmos de regressão, classificação e clusterização relacionados à machine learning. Além disso, você também desenvolverá aptidão para classificar as técnicas e etapas de construção do modelo preditivo de ''machine learning'' e seus principais conceitos. | ;DESTAQUE: Ao final deste módulo, você deverá ser capaz de classificar alguns algoritmos de regressão, classificação e clusterização relacionados à machine learning. Além disso, você também desenvolverá aptidão para classificar as técnicas e etapas de construção do modelo preditivo de ''machine learning'' e seus principais conceitos. | ||
:''Machine learning'' ou aprendizagem de máquina é uma representação que tem como objetivo criar um modelo a partir de dados históricos para generalizar decisões. | |||
;Pergunta: '''Mas o que vem a ser um modelo nesse contexto?''' | |||
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Antes de estudarmos os algoritmos, vamos aprender alguns termos utilizados para se referir a partes específicas de um conjunto de dados. | |||
;Instâncias ou observações: São as linhas do dataset. | |||
;Variável resposta/dependente, classe, label ou target: É a variável/coluna que se quer prever. | |||
;Features, atributos, dimensões ou variáveis independentes/explicativas: São colunas do dataset que podem ser utilizadas para prever a variável target. | |||
Edição das 14h49min de 17 de junho de 2024
1 Preparação do Ambiente de Análise de Dados
- DESTAQUE
- Ao final deste módulo, você deverá ser capaz de classificar alguns algoritmos de regressão, classificação e clusterização relacionados à machine learning. Além disso, você também desenvolverá aptidão para classificar as técnicas e etapas de construção do modelo preditivo de machine learning e seus principais conceitos.
- Machine learning ou aprendizagem de máquina é uma representação que tem como objetivo criar um modelo a partir de dados históricos para generalizar decisões.
- Pergunta
- Mas o que vem a ser um modelo nesse contexto?
- Resposta
- Modelo é uma representação dos relacionamentos existentes nos dados por meio de uma fórmula matemática.
Antes de estudarmos os algoritmos, vamos aprender alguns termos utilizados para se referir a partes específicas de um conjunto de dados.
- Instâncias ou observações
- São as linhas do dataset.
- Variável resposta/dependente, classe, label ou target
- É a variável/coluna que se quer prever.
- Features, atributos, dimensões ou variáveis independentes/explicativas
- São colunas do dataset que podem ser utilizadas para prever a variável target.
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2 Referências
