Machine Learning: Introdução à classificação

Guilherme Silveira · Bennett Bullock

tet 2017 · Editora Casa do Código

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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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Guilherme Silveira Guilherme Silveira é líder técnico na Caelum e no Alura, cofundador do GUJ.com.br e um dos criadores do VRaptor. Especializou-se na área de ensino de Desenvolvimento de Software e é um dos principais autores dos cursos online do Alura. Ele pode ser encontrado no twitter em @guilhermecaelum. Bennett Bullock Bennett Bullock é um profissional com 14 anos de experiência no campo de aprendizagem de máquina e NLP. Ele tem desenvolvido tecnologias de classificação de texto, de pesquisa (na qual obteve uma patente), e de análise financeira para vários clientes no governo americano e na comunidade financeira. Ele é mestre em linguística árabe pela Universidade de Georgetown, e em bioengenharia pelo MIT.