A Aprendizagem Automática é a ciência que faz com que os computadores exerçam seu papel de forma natural sem que pareçam explicitamente programados para tal. Na última década, a aprendizagem automática foi responsável pelo surgimento dos carros automáticos, por recursos de reconhecimento de fala, otimizou as buscas na web e possibilitou um avanço enorme na compreensão do genoma humano. Atualmente a aprendizagem automática está tão difundida, que você provavelmente a utiliza várias vezes ao dia sem que perceba. Muitos pesquisadores também acreditam que esse é o caminho para levar a inteligência artificial a níveis equivalentes aos humanos. Neste curso, você vai conhecer as técnicas mais eficazes de aprendizagem automática, colocá-las em prática e ver como adequar essas técnicas para suas necessidades. O mais importante é que você não aprenderá apenas na teoria e sim terá o conhecimento prático necessário para aplicar as técnicas de forma rápida e exitosa e solucionar os problemas em seus projetos. Além disso, o aluno conhecerá alguns dos melhores e mais inovadores métodos utilizados no Vale do Silício no que se refere à aprendizagem automática e IA.
Este curso traz uma introdução abrangente sobre aprendizagem automática, mineração de dados, e reconhecimento de padrões. Os tópicos estudados incluem: (i) Aprendizagem supervisionada (algoritmos paramétricos e não paramétricos, máquinas vetoriais de suporte, núcleos e redes neurais). (ii) Aprendizagem não supervisionada (Algoritmos de agrupamento - clustering, redução dimensional, sistemas de recomendação, a algoritmos hierárquicos). (iii) A melhores técnicas de aprendizagem automática (viés indutivo / variância; processo de inovação em aprendizagem automática e inteligência artificial). O curso abordará também inúmeros estudos de caso e aplicações para que o aluno possa aprender como aplicar os algoritmos na construção de robôs inteligentes (percepção, controle), reconhecimento de texto (para pesquisa na web, anti-spam), visão computacional, informática médica, áudio, mineração de dados, entre muitas outras áreas de aplicação.</p>

Na lição

Logistic Regression

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logistic regression, and the application of logistic regression to multi-class classification.