Curso: Machine Learning Avançado
Carga Horária: 40h
Modalidade: Autoinstrucional
Conteudista: Luiz Eduardo Soares de Oliveira
Pré-Requisitos: Recomenda-se que o cursista possua conhecimentos em Machine Learning e experiência prévia nas linguagens R e Python.
Objetivos: Aprofundar conhecimentos em avaliação de modelos, incluindo validação cruzada, bootstrap e metodologias orientadas ao tempo. Desenvolver habilidades em classificação avançada, considerando cenários de classes desbalanceadas e classificações multirrótulo. Explorar técnicas sofisticadas de engenharia de variáveis, seleção de características e otimização de hiperparâmetros, visando modelos mais robustos. Dominar métodos de ensemble (bagging, boosting) e compreender aplicações de deep learning (CNNs, RNNs, GANs), assegurando sólida formação no estado da arte de ML. Fomentar a interpretabilidade de modelos, abordando desde importância de variáveis até métodos de explicabilidade global e local.
Módulo 1: Avaliação e Benchmarking
Módulo 2: Classificação Avançada
Módulo 3: Feature e Target Engineering
Módulo 4: Representação e Seleção de Características
Módulo 5: Otimização de Hiperparâmetros
Módulo 6: Ensembles 1
Módulo 7: Ensembles 2
Módulo 8: Interpretabilidade e Explicabilidade
Módulo 9: Deep Learning 1
Módulo 10: Deep Learning 2