Eu recomendo o livro "23 Perguntas sobre Aprendizado de Máquina: Regras Práticas para o Desenvolvimento de Aplicações" de Rosembergue Souza. É uma obra prima para aqueles que querem entender a ciência por trás do aprendizado de máquina. Traz um guia prático de regras para ajudar os desenvolvedores a construir e executar aplicativos de aprendizado de máquina. O livro inclui uma variedade de tópicos interessantes, como noções básicas sobre como selecionar os melhores modelos, prever quando os modelos não estão sendo treinados corretamente, e uma análise pormenorizada de cada passo no processo de criação de um aplicativo de aprendizado de máquina. É um livro útil para aqueles que querem desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina ou entender melhor o assunto. Além disso, o autor também oferece algumas dicas úteis sobre como aplicar as diretrizes de aprendizado de máquina para outras áreas da computação, além da ciência de dados. Como resultado, o livro é um excelente recurso para desenvolvedores e outros profissionais que desejam aprimorar suas habilidades no aprendizado de máquina.
O livro é escrito de forma clara e direta, com cada capítulo dedicado a abordar uma questão específica de aprendizado de máquina. Ele fornece exemplos práticos que podem ser aplicados diretamente ao desenvolvimento de aplicativos, o que o torna útil tanto para desenvolvedores iniciantes quanto para profissionais experientes. Além disso, o livro também traz uma série de exercícios práticos, que permitem que os leitores testem suas habilidades de aprendizado de máquina. Isso torna o livro ainda mais útil para aqueles que querem realmente colocar em prática o que estão aprendendo.
Em suma, o livro "23 Perguntas sobre Aprendizado de Máquina: Regras Práticas para o Desenvolvimento de Aplicações" de Rosembergue Souza é uma leitura obrigatória para aqueles que querem adquirir ou aprimorar suas habilidades no aprendizado de máquina. O livro oferece uma excelente introdução, bem como informações práticas sobre como construir e executar aplicativos de aprendizado de máquina. Recomendo vivamente a todos os que desejam saber mais sobre o tema.
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A Ciência de Dados ( Data Science ) caracteriza-se pela obtenção de conhecimento através dos dados. Ela tem como uma de suas principais ferramentas o Aprendizado de Máquina ( Machine Learning ). O Aprendizado de Máquina é um instrumento versátil. Muitas vezes, utilizado para resolver problemas de forma eficiente. Esse livro foi escrito para auxiliar as pessoas interessadas em criar suas próprias aplicações. O objetivo é complementar o conhecimento na área.
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.
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Autor: Rosembergue Souza
