para Dispositivos
Móveis
Curso Técnico Superior Profissional
Desenvolvimento para Dispositivos Móveis
Área Científica
481 – Ciências Informáticas
Duração
Semestral
Unidade Curricular
Introdução ao Machine Learning
ECTS
3
Horas de Contacto Teórico Práticas
50h
Objetivos da Aprendizagem
1. Implementar algoritmos de regressão linear e logística para prever valores contínuos;
2. Agrupar dados com algoritmos de clustering (k-means, hierárquico);
3. Implementar algoritmos de Q-learning para aprender políticas de ação em ambientes desconhecidos;
4. Selecionar métricas de desempenho adequadas para diferentes tipos de problemas.
Conteúdos Programáticos
1. Aprendizagem de Máquina.
2. Aprendizagem supervisionada.
2.1. Regressão linear e logística;
2.2. Árvores de decisão;
2.3. K-Nearest Neighbors (KNN);
2.4. Support Vector Machines (SVMs).
3. Aprendizagem não supervisionada.
3.1. Agrupamento (clustering);
3.2. Redução de dimensionalidade.
4. Aprendizado por reforço.
4.1. Algoritmos de Q-learning;
4.2. Deep Q-Networks (DQNs).
5. Avaliação de modelos de aprendizagem de máquina.
5.1. Métricas de desempenho;
5.2. Validação cruzada;
5.3. Seleção de hiperparâmetros;
Bibliografia e recursos didáticos recomendados
Jun Chen, Detecting Regime Change in Computational Finance: Data Science, Machine Learning and Algorithmic Trading, Chapman and Hall/CRC; 1st edition (30 May 2022).
Stefan Jansen, Machine Learning for Algorithmic Trading: Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python, Packt Publishing; Second edition (31 July 2020).
Simon Rogers, A First Course in Machine Learning (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition), Chapman and Hall/CRC; 2nd edition (14 Oct. 2016).
Mark Greenshields,40 Best Machine Code Routines for the Commodore 64: 12 (Retro Reproductions), Acorn Books (24 Feb. 2023).
James Bryant, The Future of Finance with ChatGPT and Power BI: Transform your trading, investing, and financial reporting with ChatGPT and Power BI , Packt Publishing (29 Dec. 2023).
Anthony So, The Applied Artificial Intelligence Workshop: Start working with AI today, to build games, design decision trees, and train your own machine learning models, Packt Publishing; 1st edition (22 July 2020).
INTERNET:
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