Introdução aos conceitos de Mineração de Dados e de Aprendizagem de Máquina. Principais tarefas de mineração de dados: classificação, clusterização e associação. Relação entre a mineração de dados e aprendizagem de máquina.
Tipos de aprendizagem de máquina: supervisionada, não supervisionada, semi-supervisionada, por reforço.
Fluxo de aprendizagem de máquina supervisionado. Conjunto de dados rotulados. Fases de treinamento, validação e teste. Dados de treinamento x validação e cross-validation. Exemplo do fluxo para classificação usando regressão logística. Exemplo no Orange de diagnóstico de anemia. Avaliação da classificação: matriz de confusão, precisão, revocação, sensibilidade, especificidade, F1-score, curva ROC e AOC. Sensibilidade x Especificidade na saúde.
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