23 Perguntas sobre Aprendizado de Máquina: Regras Práticas para o Desenvolvimento de Aplicações

Tópicos abordados:

– Planejamento e análise de experimentos em Aprendizado de Máquina (Design and Analysis of Experiments in Machine Learning)

– Valores discrepantes (Outliers)

– Bisbilhotagem de dados (Data Snooping)

– Valores faltantes (Missing values)

– Vazamento de dados (Data Leakage)

– Sobreajustamento (Overfitting)

– Justiça (Fairness)

– Interpretação de modelo (Model interpretation)

e mais. Análise de caso com Python.