EQE778-Aprendizado de MáquinaIntrodução. Conceitos. Histórico. Fundamentos matemáticos. Tratamento dos dados. Aprendizado supervisionado: introdução, métodos e métricas, modelos. Aprendizado não supervisionado: introdução, clusterização, redução de dimensionalidade. Aprendizado semi-supervisionado. Aprendizado suportado na física/conhecimento. Aprendizado por reforço: o processo de decisão de Markov e sua resolução, o conceito de exploração, algoritmos. Aplicações em engenharia de sistemas em processos.

___BIBLIOGRAFIA BÁSICA___
1) Burkov, A. The Hundred-page Machine Learning Book, Andriy Burkov, 2019.
2) Chollet, F. Deep Learning with Python, Manning, 2018.
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5) Dinov I. Data Science and Predictive Analytics, Springer, 2018. 
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9) Aggarwal, C., Data Mining, Springer, 2015.
10) Zhao, Y. R and Data Mining - Examples and Case Studies, Academic Press,
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11) Busoniu L., Babuska R., De Schutter B., Ernst D., Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators, CRC Press, 2010.
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