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Estamos vivendo um momento emocionante em que inteligência artificial, análise e ciência de dados estão mudando o mundo dramaticamente. Este livro permite que os alunos obtenham uma clara compreensão de – e até liderar – algumas das mudanças na próxima década. Concentrando-se em dados e problemas reais, Inteligência Artificial, Análise e Ciência de Dados utiliza uma abordagem prática aliada à matemática para resolver problemas reais. O livro concentra-se em cálculos sobre provas matemáticas e em simplicidade sobre a complexidade.
Neste livro são tratados assuntos relacionados a introdução e visão geral; conceitos e princípios fundamentais; exploração dos dados e sumariações; estrutura e visualização de dados; limpeza e preparação dos dados; melhores práticas da regressão linear e da regressão logística; árvore de classificação e regressão (Cart); redes neurais, e strings e mineração de textos.
Livro indicado para as disciplinas aprendizado de máquina I e II, análise preditiva, inteligência computacional, inteligência artificial e robótica nos cursos de graduação e pós-graduação em Ciência de Dados, Ciência da Computação e Engenharia da Computação.
[1] Introdução e Visão Geral
[2] Conceitos e Princípios Fundamentais.
[3] Exploração de Dados e Sumariações.
[4] Estruturas e Visualização de Dados.
[5] Limpeza e Preparação de Dados.
[6] Regressão Linear: Melhores Práticas.
[7] Regressão Logística: Melhores Práticas.
[8] Árvore de Classificação e Regressão (Cart).
[9] Redes Neurais.
[10] Strings e Mineração de dados.
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