Machine Learning: Introdução à classificação

Nós, como seres humanos, sabemos facilmente distinguir uma informação de outra, e por meio da experiência, podemos tirar conclusões em decisões simples, como reconhecer se um animal é um cão ou um porco, se um e-mail é spam ou não, decidir se uma movimentação bancária é uma fraude. O computador pode aprender de forma similar, em um processo chamado de classificação dentro da área de machine learning.

A classificação é uma ferramenta para responder perguntas, mas antes é preciso saber quais e quantas perguntas fazer, a partir de quais informações, e ainda, como interpretar as respostas.

Neste livro, Guilherme Silveira e Bennett Bullock mostram como o computador aprende com uma base de dados e algoritmos para responder perguntas do dia a dia, com uma aplicabilidade crescente no mundo dos negócios, cada vez mais apurada, conforme mais dados estão disponíveis. Por meio de variáveis numéricas e categóricas, você vai treinar modelos matemáticos computacionais em Python que nos ajudam a tomar decisões e prever comportamentos, como quando um funcionário está próximo de pedir demissão ou qual será o próximo passo de um usuário em um site.

Características do eBook

Aqui estão algumas informações técnicas sobre este eBook:

Autor(a): Guilherme Silveira
ASIN: B076MFC96R
Editora: Casa do Código
Idioma: Português
Tamanho: 7119 KB
Nº de Páginas: 637
Categoria: Computação e Informática

Amostra Grátis do Livro

Faça a leitura online do livro Machine Learning: Introdução à classificação, escrito por Guilherme Silveira. Esse é um trecho gratuito disponibilizado pela Amazon, e não infringe os direitos do autor nem da editora.