Este livro sobre aprendizagem autom tica foi concebido para estudantes e investigadores, abrangendo t picos actuais e fornecendo bases te ricas, ferramentas conceptuais e aplica es pr ticas. Apresenta ferramentas e conceitos te ricos inovadores, abordando quest es complexas e reas de investiga o em curso. O livro abrange t cnicas avan adas de aprendizagem supervisionada, n o supervisionada e de refor o com exemplos pr ticos para maior clareza. Cada cap tulo baseia-se em conhecimentos fundamentais, come ando com os princ pios b sicos no Cap tulo 1 e uma vis o geral abrangente de dados e estat sticas no Cap tulo 2. Os Cap tulos 3 e 4 exploram algoritmos e aplica es de aprendizagem supervisionada e n o supervisionada. O Cap tulo 5 introduz a aprendizagem por refor o, o Cap tulo 6 centra-se na avalia o e sele o de modelos e o Cap tulo 7 examina a afina o de hiperpar metros e as estrat gias de sele o de modelos. O Cap tulo 8 aborda t cnicas avan adas de aprendizagem supervisionada, como os m todos de conjunto e a aprendizagem auto-supervisionada. O livro tem como objetivo dotar os leitores de uma compreens o profunda da aprendizagem autom tica, assumindo um conhecimento b sico de estat stica, probabilidade e an lise de algoritmos e enfatiza as provas e os fundamentos te ricos.
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