Este livro oferece uma explora o aprofundada dos princ pios, t cnicas e aplica es da aprendizagem autom tica. Come ando com conceitos fundamentais, como o pr -processamento de dados e a avalia o de modelos, o livro abrange modelos de aprendizagem supervisionada, como a regress o e a classifica o, e t picos avan ados, como a aprendizagem em conjunto, as redes neuronais e a aprendizagem profunda. Considera es pr ticas, incluindo o tratamento de dados desequilibrados, a engenharia de carater sticas e a preven o de fugas de dados, s o discutidas exaustivamente para ajudar a criar modelos robustos. Concebido para estudantes, profissionais e entusiastas, este guia fornece informa es valiosas e conhecimentos pr ticos para navegar e destacar-se no dom nio da aprendizagem autom tica.
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