SINOPSE
Com o objetivo de preparar profissionais para o mercado de trabalho, a Série Universitária abrange diversas áreas, unindo conhecimentos teóricos e práticos. O aprendizado de máquina oferece uma visão completa do tema, começando pelos conceitos fundamentais e avançando para técnicas e modelos práticos. Explora as diferenças entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, além de enfatizar a importância da qualidade dos dados.
O conteúdo inclui modelos clássicos como regressão linear e logística, KNN, SVM e redes neurais. Também discute a avaliação de modelos, métricas de desempenho e técnicas de regularização, apresentando ferramentas como scikit-learn e TensorFlow em projetos práticos.