O livro come a com uma vis o geral dos diferentes tipos de algoritmos de aprendizagem autom tica, incluindo a aprendizagem supervisionada, a aprendizagem n o supervisionada e a aprendizagem por refor o. Os autores discutem ent o as v rias t cnicas de processamento de dados que s o essenciais para a aprendizagem autom tica, tais como limpeza de dados, engenharia de caracter sticas e sele o de modelos.Nos cap tulos seguintes, o livro cobre uma vasta gama de t picos de aprendizagem autom tica, incluindo: Regress o: Uma t cnica para a previs o de valores-alvo cont nuos.Classifica o: Uma t cnica para prever valores-alvo categ ricos.Clustering: Uma t cnica para agrupar pontos de dados semelhantes.Redu o de dimensionalidade: Uma t cnica para reduzir o n mero de caracter sticas num conjunto de dados.Avalia o do modelo: Uma t cnica para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de m quina.O livro tamb m inclui um cap tulo sobre aprendizado profundo, que um subcampo do aprendizado de m quina que ganhou popularidade nos ltimos anos.
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