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    Machine Learning Introdução à classificação

    Guilherme Silveira, Bennett Bullock
    Livro de Machine Learning

    *Você terá acesso às futuras atualizações do livro.

    Conteúdo

    Nós, como seres humanos, sabemos facilmente distinguir uma informação de outra, e por meio da experiência, podemos tirar conclusões em decisões simples, como reconhecer se um animal é um cão ou um porco, se um e-mail é spam ou não, decidir se uma movimentação bancária é uma fraude. O computador pode aprender de forma similar, em um processo chamado de classificação dentro da área de machine learning.

    A classificação é uma ferramenta para responder perguntas, mas antes é preciso saber quais e quantas perguntas fazer, a partir de quais informações, e ainda, como interpretar as respostas.

    Neste livro, Guilherme Silveira e Bennett Bullock mostram como o computador aprende com uma base de dados e algoritmos para responder perguntas do dia a dia, com uma aplicabilidade crescente no mundo dos negócios, cada vez mais apurada, conforme mais dados estão disponíveis. Por meio de variáveis numéricas e categóricas, você vai treinar modelos matemáticos computacionais em Python que nos ajudam a tomar decisões e prever comportamentos, como quando um funcionário está próximo de pedir demissão ou qual será o próximo passo de um usuário em um site.

    Saiba o que você vai aprender

     

    Sumário

    • 1 Classificando e-mails, animais e muito mais
    • 1.1 Resumindo
    • 2 Importando, classificando e validando um modelo
    • 2.1 E no mundo real, como classificar dados da web?
    • 2.2 Importando, classificando e validando um modelo
    • 2.3 Importando os dados
    • 2.4 Analisando os valores adicionados
    • 2.5 Melhorando a leitura do código
    • 2.6 Acertando demasiadamente?
    • 2.7 Resumindo
    • 3 Classificação de variáveis categóricas
    • 3.1 Instalando o Pandas
    • 3.2 Resumindo
    • 4 O problema do sucesso e o algoritmo burro
    • 4.1 Implementando o algoritmo base
    • 4.2 Calculando a quantidade de zeros e uns com o data frame
    • 4.3 Lidando com sim e não
    • 4.4 Utilizando collections do Python
    • 4.5 Resumindo
    • 5 Naive bayes e maximum a posteriori por trás dos panos
    • 5.1 Resumindo
    • 6 Testando diferentes modelos e validando o vencedor
    • 6.1 Algoritmo AdaBoost
    • 6.2 Resumindo
    • 7 Novos conceitos de classificação
    • 7.1 Classificando um elemento com três categorias
    • 7.2 Resumindo
    • 8 Utilizando o k-fold
    • 8.1 Implementando o k-fold
    • 8.2 Implementando o novo fit_and_predict
    • 8.3 Resumindo
    • 9 Criando um dicionário
    • 9.1 Resumindo
    • 10 Classificando os textos e ganhando produtividade na empresa
    • 10.1 Resumindo
    • 11 Quebrando na pontuação adequada
    • 12 Conclusão
    • 12.1 O caminho
    • 12.2 Como continuar os estudos

    Autores

    Guilherme Silveira

    Guilherme Silveira Guilherme Silveira é líder técnico na Caelum e no Alura, cofundador do GUJ.com.br e um dos criadores do VRaptor. Especializou-se na área de ensino de Desenvolvimento de Software e é um dos principais autores dos cursos online do Alura. Ele pode ser encontrado no twitter em @guilhermecaelum.

    Bennett Bullock

    Bennett Bullock Bennett Bullock é um profissional com 14 anos de experiência no campo de aprendizagem de máquina e NLP. Ele tem desenvolvido tecnologias de classificação de texto, de pesquisa (na qual obteve uma patente), e de análise financeira para vários clientes no governo americano e na comunidade financeira. Ele é mestre em linguística árabe pela Universidade de Georgetown, e em bioengenharia pelo MIT.

    Dados do produto

    Número de páginas:
    407
    ISBN:
    978-85-94188-18-2
    Data publicação:
    10/2017
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