Dados do Trabalho

Título

INTRODUÇAO A APRENDIZAGEM ESTATISTICA DE MAQUINA

Resumo Geral

Esta oficina tem como objetivo introduzir os conceitos básicos de aprendizagem de máquina estatística de máquina. Serão discutidos elementos fundamentais de modelos preditivos, como risco e data splitting, assim como métodos para a estimação da função de regressão e para a criação de classificadores.

Objetivos

O objetivo desta oficina é introduzir os principais conceitos de Aprendizagem de Máquina sob a ótica estatística.

Conteúdo Programático

> Introdução à Aprendizagem de Máquina
* Princípios; mudanças de paradígma; as duas culturas;
* Aprendizagem supervisionada e não supervisionada.

> Elementos de Aprendizagem supervisionada
* Função de perda e o risco preditivo;
* Banlanço viés - variância: o modelo correto é o melhor preditor?
* Estimando o risco preditivo: Data Splitting vs Validação Cruzada;

> Elementos de Regressão
* Prevendo variáveis contínuas: a otimalidade da função de regressão;
* Métodos de estimação da função de regressão;

> Elementos de Classificação
* Prevendo variáveis categóricas: A otimalidade do classificador de bayes;
* Métodos plug-in;
* Métodos alternativos.

Coordenador

Rafael Izbicki - UFSCar

Palavras-Chave

Aprendizagem de Máquina; Regressão; Classificação.

Público alvo

Estudantes e professores de estatística.

Justificativa

Cada vez mais empresas têm buscado profissionais que sejam capazes de lidar com problemas de Apredizagem de Máquina. Termos como "Machine Learning", "Árvores", "Random Forest", "Extreme Gradient Boosting", "SVM", "Redes Neurais", "Deep Learning", entre outros, têm se tornado comuns nas especificações apresentadas em uma vaga de emprego. Da mesma maneira, esta área vem ganhando bastante destaque em revistas científicas. Entretanto, tais técnicas ainda não estão bem consolidadas dentro da maioria dos cursos de gradução e pós graduação em estatística no Brasil. Assim, é necessária a promoção de discussões que fomentem a divulgação das metodologias envolvidas nessa área, em especial de uma perspectiva familiar à comunidade estatística.

Recursos

Ainda não há fontes garantidas.

Outras informações

Embora não seja essencial, essa oficina se beneficiaria da possibilidade de uso de computadores pelos inscritos.