Eu recomendo que você leia o livro "Machine Learning: Introdução à classificação" de Guilherme Silveira. É um livro que foi escrito por um especialista em aprendizado de máquina. Ele dá uma visão geral detalhada sobre o campo de aprendizado de máquina e sobre as técnicas de classificação. O livro inclui exemplos de código e demos que simplificam a compreensão do conteúdo. Está escrito com linguagem acessível, de modo que é fácil para leigos entenderem o conteúdo.
O livro fornece informações sobre uma variedade de técnicas de classificação, como algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e semi-supervisionado. Também aborda como usar a programação em Python para implementar vários algoritmos de classificação. Ele explica como fazer previsões com base nos dados e como avaliar os resultados.
O livro oferece informações sobre tópicos avançados, como aprendizado profundo e aprendizado de reforço. Ele também aborda como usar técnicas de otimização para melhorar o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina. Além disso, o livro fornece informações sobre como interpretar e aplicar resultados obtidos com algoritmos de classificação.
Em resumo, o Machine Learning: Introdução à Classificação é um excelente livro para iniciantes e especialistas em aprendizado de máquina. Ele explica de maneira fácil de entender tópicos relacionados ao campo de aprendizado de máquina. Ele também oferece informações detalhadas sobre a implementação de técnicas de classificação e como interpretar e aplicar os resultados obtidos. Portanto, recomendo fortemente este livro.
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.
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Autor: Guilherme Silveira
