APRENDIZADO DE MÁQUINA COM R

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Este curso tem como objetivo propagar as ideias básicas de aprendizado de máquina e previsão no software estatístico R. A ideia principal é cobrir as técnicas mais usadas como regressão linear, árvores de decisão, e também detalhes básicos e aspectos práticos do aprendizado de máquina. Inicialmente será utilizado alguns códigos básicos do R para alguns modelos de previsão. Contudo, o foco principal será no pacote caret, o qual tem a finalidade de tornar as técnicas de aprendizado mais simples, combinando um grande número de preditores que foram construídos no R.

Pré-requisitos

Os pré-requisitos que serão úteis para o curso são: análise exploratória de dados no R, programação básica em R e conhecimentos teóricos básicos sobre modelos de regressão.