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Fundamentos de Machine Learning

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Pré-requisitos

  • Conhecimentos de programação com Python

Objetivos

Pretende-se que, no final desta formação, os alunos conheçam diferentes modelos exploratórios e preditivos, estejam capacitados para construir modelos adequados aos problemas investigados, e para avaliar o desempenho destes modelos.

Metodologia

Aulas expositivas devidamente complementadas com trabalhos práticos.

Existirão casos de estudo com debate entre os alunos e orientados pela docente. Estes casos consistem na apresentação da situação de uma organização (real ou ficcionada) onde são descritos os desafios que se lhe colocam. Os alunos deverão propor uma solução para o problema de acordo com a matéria exposta e o seu estudo.

Programa

  • Predição, erros e validação cruzada
  • Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
  • Modelos de regressão
  • Modelos de classificação
  • Pacote Scikit-learn

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Dados Pessoais

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Condições Gerais e Autorizações
  • Se a inscrição for cancelada com antecedência superior a 5 dias úteis da data de início do curso, a Rumos não efectuará qualquer facturação ao cliente.
  • Se a inscrição for cancelada com antecedência igual ou inferior a 5 dias, a Rumos procederá à facturação do valor da inscrição, dando no entanto ao cliente a possibilidade de transferir a sua inscrição para uma nova data. Esta garantia é válida por 6 meses, não se responsabilizando a Rumos se o curso não se repetir nesse período.
  • Pela não comparência do participante no curso sem cancelamento da inscrição a Rumos facturará o valor da inscrição, perdendo o formando o direito à participação no curso.
  • A viabilidade de realização de um curso depende de um número mínimo de inscrições. A Rumos reserva o direito de cancelar um curso por falta de viabilidade deste, notificando esse facto aos inscritos com o mínimo de 5 dias úteis de antecedência.

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Fundamentos de Machine Learning

  • Datas
    12 Jul a 20 Jul 2019
    Lisboa
  • Horário
    Pós-laboral e Sábados
    6ª das 18h45 às 21h45 e sábado das 09h30 - 12h30 e 14h00 - 17h00
  • Nº Horas
    18
  • Preço
    900€

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