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Introducao a machine learning na educacao
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  • Transcript

    • 1. Uma introdução aMachine Learning Guilherme Silveira http://www.caelum.com.br
    • 2. a idéia
    • 3. a idéiaproblemasperguntas
    • 4. a idéiaproblemas soluçõesperguntas respostas
    • 5. quem sou eu
    • 6. quem sou eu
    • 7. quem sou eu
    • 8. casa ==> caelum
    • 9. decidi ir de carro
    • 10. decidi ir de carro <== piada
    • 11. pego o carro...
    • 12. pego o carro...
    • 13. pego o carro...
    • 14. assisto o trânsito de camarote
    • 15. decidi ir de metrô
    • 16. quem conhece são paulo?
    • 17. quem conhece são paulo?quem conhece o metrô em são paulo?
    • 18. Problema?
    • 19. Problema? vista interna
    • 20. além do trânsito
    • 21. além do trânsitominha vida pessoal
    • 22. mudança
    • 23. o preço dos imóveis Tamanho Preço 100 750000 200 860000está caro? 150 977000 140 81900 160 984000 180 1127000 130 638000 80 647000 40 346000
    • 24. p: qual um preço justo para esse imóvel?
    • 25. está caro?
    • 26. regressão linear f(x) = ax + b
    • 27. planilha
    • 28. planilha
    • 29. planilha
    • 30. planilhapreço = 5053x + 57758
    • 31. planilhapreço = 5053x + 57758
    • 32. regressão linear f(x) = ax + b
    • 33. regressão linear f(x) = ax + b
    • 34. regressão linear f(x) = ax + bpolinômios f(x) = a + bx + cx^2 + ... + dx^n
    • 35. regressão linear f(x) = ax + bpolinômios f(x) = a + bx + cx^2 + ... + dx^n
    • 36. regressão linear f(x) = ax + b polinômios f(x) = a + bx + cx^2 + ... + dx^npreço = a + ... + dx^n
    • 37. p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão
    • 38. p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão p: qual a nota que o aluno vai tirar na prova final?
    • 39. p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão p: qual a nota que o aluno vai tirar na prova final?p: qual será a nota do hipólito na próxima olimpíada?
    • 40. p: como estimar o valor de algo? possível resposta: regressão p: qual a nota que o aluno vai tirar na prova final?p: qual será a nota do hipólito na próxima olimpíada? p: quanto tempo os alunos precisarão para essa prova?
    • 41. simplicidade++ bizarro--
    • 42. função Brad Pitt
    • 43. função Brad Pitt (a função perfeita?)
    • 44. função Brad Pitt (a função perfeita?)
    • 45. e o número de dormitórios?Tamanho Preço 100 750000 200 860000 150 977000 140 81900 160 984000 180 1127000 130 638000 80 647000 40 346000
    • 46. e o número de dormitórios?Tamanho Dormitório Preço 100 2 750000 200 3 860000 150 4 977000 140 3 81900 160 3 984000 180 4 1127000 130 3 638000 80 3 647000 40 1 346000
    • 47. bibliotecashttp://commons.apache.org/math/http://math.nist.gov/javanumerics/jama/http://mahout.apache.org/google: language + regression
    • 48. chego no trabalho
    • 49. abro os emails
    • 50. p: classificação
    • 51. p: classificação É spamzis!
    • 52. p: classificação É spamzis! Não é!
    • 53. p: classificação É spamzis! Não é!
    • 54. p: classificação É spamzis! 1 Não é!
    • 55. p: classificação É spamzis! 1 Não é! 0
    • 56. treino!
    • 57. valido!
    • 58. p: ele é 1?
    • 59. p: ele é 1?
    • 60. p: ele é 1? acredito que sim, com chance de 78%
    • 61. lista com 1000 itens
    • 62. lista com 1000 itensclassificação humana
    • 63. lista com 1000 itensclassificação humana
    • 64. lista com 1000 itensclassificação treino da humana máquina
    • 65. lista com 800 itens lista com 1000 itensclassificação treino da humana máquina
    • 66. lista com 800 itens lista com 1000 itensclassificação treino da valida a humana máquina qualidade
    • 67. lista com 800 itens lista com 1000 itens lista com 200 itensclassificação treino da valida a humana máquina qualidade
    • 68. 99% de acerto lista com 800 itens lista com 1000 itens lista com 200 itensclassificação treino da valida a humana máquina qualidade
    • 69. p: ele é 1?r: regressão logística
    • 70. p: ele é 1?r: regressão logística
    • 71. p: ele é 1?r: regressão logística chance de x%
    • 72. p: o email é spam?
    • 73. p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?
    • 74. p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?
    • 75. p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?p: qual a chance do aluno acertar esse exercício?
    • 76. p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?p: qual a chance do aluno acertar esse exercício?p: qual a chance de essa imagem ser o número 3? ou 8?
    • 77. p: o email é spam?p: o aluno está com dificuldade?p: o aluno domina o conteúdo?p: qual a chance do aluno acertar esse exercício?p: qual a chance de essa imagem ser o número 3? ou 8?p: qual a chance de essa imagem ser um cancêr?
    • 78. nota: simplificações desses problemas
    • 79. e o cartão de credito?
    • 80. você gastou 50 dia 30 loja 15
    • 81. você gastou 30 dia 30 loja 17
    • 82. você gastou 25 dia 30 loja 21
    • 83. você gastou 25 dia 30 loja 21
    • 84. você gastou 2500 dia 30 loja 7
    • 85. dia valor loja30 30 1530 35 1730 100 81 37 930 2500 7
    • 86. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 87. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 88. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 89. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 90. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 91. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treina
    • 92. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treina
    • 93. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 valida
    • 94. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 0 37% de acerto30 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 valida
    • 95. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 0 37% de acerto30 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 valida
    • 96. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 0 37% de acerto30 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 eu continuo roubando valida
    • 97. regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima
    • 98. regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima regularização
    • 99. regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima regularização polinômios
    • 100. regressão logística é, em geral, linear ou lerdíssima regularização polinômios outras
    • 101. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 102. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 103. dia valor loja label30 30 15 0 treina30 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1
    • 104. dia valor loja label30 30 15 0 treina30 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treina
    • 105. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treinadia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treina
    • 106. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 0 treina30 2500 7 1 treinadia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treina
    • 107. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 0 treina30 2500 7 1 treinadia valor loja label treina30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treina
    • 108. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 0 treina30 2500 7 1 treinadia valor loja label treina30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 treina treina
    • 109. dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 dia treina valor loja label 30 30 15 0treina 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina
    • 110. dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 dia treina valor loja label 30 30 15 0treina 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treina dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina
    • 111. dia valor loja label treina 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treinatreina treina
    • 112. 87% de acerto dia valor loja label treina 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treinatreina treina
    • 113. 87% de acerto dia valor loja label treina 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treina treinao seu telefone toca treina
    • 114. 87% de acerto dia valor loja label treina 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 treina 1 37 9 0 30 2500 7 1 treina treina treinao seu telefone toca treina
    • 115. p: o email é spam?http://neuroph.sourceforge.net/
    • 116. p: o email é spam?p: essa movimentação é uma fraude? http://neuroph.sourceforge.net/
    • 117. p: o email é spam?p: essa movimentação é uma fraude?p: qualquer pergunta sim/não como antes? http://neuroph.sourceforge.net/
    • 118. acesso o“banco.caelum.com.br”
    • 119. dia valor loja30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE30 5 BUTECO
    • 120. dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE30 5 BUTECO
    • 121. o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE30 5 BUTECO
    • 122. o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR30 149 CAELUM1 499 FACULDADE alimentação30 5 BUTECO
    • 123. o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD30 35 MUNI TR profissional30 149 CAELUM1 499 FACULDADE alimentação30 5 BUTECO
    • 124. o que é isso?dia valor loja o que é isso?30 30 MAX PAD profissional30 35 MUNI TR profissional30 149 CAELUM1 499 FACULDADE alimentação30 5 BUTECO
    • 125. p: a movimentação 15 é?
    • 126. p: a movimentação 15 éentretenimento ou não? (0 ou 1)
    • 127. p: a movimentação 15 éentretenimento ou não? (0 ou 1) p: a movimentação 15 é alimentação ou não? (0 ou 1)
    • 128. p: a movimentação 15 éentretenimento ou não? (0 ou 1) p: a movimentação 15 é alimentação ou não? (0 ou 1) p: a movimentação 15 é profissional ou não? (0 ou 1)
    • 129. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD alimentação30 35 MUNI TR transporte30 149 CAELUM profissional1 499 FACULDADE profissional30 5 BUTECO alimentação
    • 130. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD alimentação30 35 MUNI TR transporte onde estão os30 149 CAELUM 0 e 1? profissional1 499 FACULDADE profissional30 5 BUTECO alimentação
    • 131. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD 030 35 MUNI TR 130 149 CAELUM 21 499 FACULDADE 230 5 BUTECO 0
    • 132. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD 030 35 MUNI TR 1 é 0, 1 ou 2?30 149 CAELUM 21 499 FACULDADE 230 5 BUTECO 0
    • 133. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD é30 35 MUNI TR resto30 149 CAELUM resto1 499 FACULDADE é30 5 BUTECO resto
    • 134. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD é30 35 MUNI TR resto é 0 ou o resto?30 149 CAELUM 77% resto1 499 FACULDADE é30 5 BUTECO resto
    • 135. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD resto30 35 MUNI TR é30 149 CAELUM resto1 499 FACULDADE resto30 5 BUTECO é
    • 136. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD resto30 35 MUNI TR é é 1 ou o resto?30 149 CAELUM 53% resto1 499 FACULDADE resto30 5 BUTECO é
    • 137. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD resto30 35 MUNI TR resto30 149 CAELUM é1 499 FACULDADE é30 5 BUTECO resto
    • 138. dia valor loja categoria30 30 MAX PAD resto30 35 MUNI TR resto é 2 ou o resto?30 149 CAELUM 64% é1 499 FACULDADE é30 5 BUTECO resto
    • 139. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 130 2500 7 0dia valor loja label30 30 15 130 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1dia valor loja label30 30 15 030 35 17 130 100 8 11 37 9 030 2500 7 0
    • 140. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 130 2500 7 0dia valor loja label30 30 15 130 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1dia valor loja label30 30 15 030 35 17 130 100 8 11 37 9 030 2500 7 0
    • 141. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 130 2500 7 0 entretenimentodia valor loja label30 30 15 130 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1dia valor loja label30 30 15 030 35 17 130 100 8 11 37 9 030 2500 7 0
    • 142. dia valor loja label30 30 15 030 35 17 030 100 8 01 37 9 130 2500 7 0 entretenimentodia valor loja label30 30 15 130 35 17 030 100 8 01 37 9 030 2500 7 1 alimentaçãodia valor loja label30 30 15 030 35 17 130 100 8 11 37 9 030 2500 7 0
    • 143. dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0entretenimento dia valor loja label 30 30 15 1 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
    • 144. dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 077% 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0 entretenimento dia valor loja label 30 30 15 1 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
    • 145. dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 077% 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0 entretenimento dia valor loja label 30 30 15 153% 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
    • 146. dia valor loja label 30 30 15 0 30 35 17 077% 30 100 8 0 1 37 9 1 30 2500 7 0 entretenimento dia valor loja label 30 30 15 153% 30 35 17 0 30 100 8 0 1 37 9 0 30 2500 7 1 alimentação dia valor loja label 30 30 15 064% 30 35 17 1 30 100 8 1 1 37 9 0 30 2500 7 0 profissional
    • 147. 77% entretenimento53% treina alimentação64% profissional
    • 148. entretenimento treina alimentação profissional
    • 149. entretenimentoentretenimento treina alimentação profissional
    • 150. entretenimentoentretenimento treina alimentação você ficou esperando o outro robô aparecer né? profissional
    • 151. One vs All
    • 152. p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence?
    • 153. p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence? p: o aluno está motivado, desanimado, desiludido, decepcionado, contente ou malandrão?
    • 154. o aluno não terminou :(
    • 155. será que eu poderia ter ajudado ele?
    • 156. qto tempo em cada exercício?
    • 157. qto tempo em cada exercício? alunos = [] alunos << [12, 150, 3, 15] alunos << [4, 170, 32, 25] alunos << [1, 10, 3, 25] alunos << [12, 20, 31, 15]
    • 158. se ele termina o curso em 3 meses ou não
    • 159. se ele termina o curso em 3 meses ou nãoalunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15]
    • 160. se ele termina o curso em 3 meses ou nãoalunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15] labels = [1, 1, 0, 0]
    • 161. treina
    • 162. treina
    • 163. treina
    • 164. treina
    • 165. e o guilherme?
    • 166. e o guilherme?guilherme = [6, 140, 25, 10]
    • 167. e o guilherme?guilherme = [6, 140, 25, 10]model.predict(Node.features(guilherme))
    • 168. adivinhe!
    • 169. SVM
    • 170. SVM
    • 171. dados fake
    • 172. dados fakealunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15]
    • 173. dados fakealunos = []alunos << [12, 150, 3, 15]alunos << [4, 170, 32, 25]alunos << [1, 10, 3, 25]alunos << [12, 20, 31, 15] labels = [1, 1, 0, 0]
    • 174. dados reais
    • 175. dados reais
    • 176. dados reaisC utilizado ACERTOS NO TREINO PREVISOES COM AC0.08! 93.18%! 85.71%
    • 177. dados reaisC utilizado ACERTOS NO TREINO PREVISOES COM AC0.08! 93.18%! 85.71%C utilizado! ! ACERTOS NO TREINO!PREVISOES0.001! ! ! 70.45454545454545!61.904761904761900.04! ! ! 88.63636363636364!71.428571428571430.08! ! ! 93.18181818181819!85.714285714285710.2! ! ! 100.0! ! ! 100.0
    • 178. dados reaisC utilizado ACERTOS NO TREINO PREVISOES COM AC0.08! 93.18%! 85.71%C utilizado! ! ACERTOS NO TREINO!PREVISOES0.001! ! ! 70.45454545454545!61.904761904761900.04! ! ! 88.63636363636364!71.428571428571430.08! ! ! 93.18181818181819!85.714285714285710.2! ! ! 100.0! ! ! 100.0
    • 179. SVM para classificar (0,1, ...)
    • 180. p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence?
    • 181. p: dentre as categorias A,B,C a qual categoria ele pertence?p: o aluno vai desistir do curso? p: essa pessoa tem perfil de terrorista?
    • 182. grupos de alunos
    • 183. grupos de alunos
    • 184. grupos de alunos
    • 185. user id 15 ?? user id 17
    • 186. user id 15 ?? user id 17user id 15 ?==? user id 17
    • 187. user id 15 ?? user id 17 user id 15 ?==? user id 17333784321236738126783 ?==? 1238793923832178612397
    • 188. user id 15 ?? user id 17 user id 15 ?==? user id 17333784321236738126783 ?==? 1238793923832178612397 dificuldade != facilidade
    • 189. user id 15 ?? user id 17 user id 15 ?==? user id 17333784321236738126783 ?==? 1238793923832178612397 dificuldade != facilidade
    • 190. características em comum
    • 191. características em comum altura???
    • 192. características em comumnúmero de respostas erradas altura???
    • 193. características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto
    • 194. características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos
    • 195. características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados
    • 196. características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos
    • 197. características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos likes
    • 198. características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos likes cursos
    • 199. características em comumnúmero de respostas erradas altura??? tempo gasto número de exercícios feitos feedbacks dados notas de feedback recebidos likes cursos quantidade de caracteres
    • 200. joga no plano
    • 201. olha eles aqui!
    • 202. chuta um pontoX X
    • 203. genialX X
    • 204. melhoraX X
    • 205. melhoraX X X
    • 206. melhoraX X X X
    • 207. melhoraX X X X
    • 208. melhoraX X X X
    • 209. e melhora...
    • 210. e melhora...e melhora...
    • 211. e melhora...e melhora...e melhora...
    • 212. e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...
    • 213. e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...
    • 214. e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...
    • 215. e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...e melhora...
    • 216. esses são os grupos
    • 217. grupos esperados:muitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
    • 218. grupos esperados:Xmuitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
    • 219. grupos esperados:X Xmuitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
    • 220. grupos esperados:X Xmuitas perguntas, poucos erros, muitos erros poucas perguntas X poucos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
    • 221. grupos encontrados:
    • 222. grupos encontrados:muitas perguntas, poucos erros
    • 223. grupos encontrados:muitas perguntas, muitos erros, poucos erros poucas perguntas
    • 224. grupos encontrados:muitas perguntas, muitos erros, poucos erros poucas perguntas muitos erros, poucas perguntas, ajuda bastante
    • 225. grupos encontrados:muitas perguntas, muitos erros, poucos erros poucas perguntas muitos erros, poucas perguntas, ajuda bastante entre outros
    • 226. p: como meus _____ se agrupam?
    • 227. p: como meus _____ se agrupam? p: como os alunos se comportam?
    • 228. p: como meus _____ se agrupam? p: como os alunos se comportam?p: como os instrutores se comportam?
    • 229. p: como meus _____ se agrupam? p: como os alunos se comportam?p: como os instrutores se comportam?p: como os exercícios se comportam?
    • 230. p: como meus clientes se agrupam?
    • 231. p: como meus clientes se agrupam?p: como meus produtos se agrupam?
    • 232. p: como meus clientes se agrupam?p: como meus produtos se agrupam?p: como minhas features se agrupam?
    • 233. p: como meus clientes se agrupam?p: como meus produtos se agrupam?p: como minhas features se agrupam?p: como os clientes usam o sistema?
    • 234. resumindo
    • 235. machine learning
    • 236. machine learningregressão linear
    • 237. machine learningregressão linear classificadores
    • 238. machine learningregressão linear classificadores redes neurais
    • 239. machine learningregressão linear classificadores redes neurais logistic
    • 240. machine learningregressão linear classificadores redes neurais logistic k-cluster
    • 241. a média de bugs de umaequipe é X
    • 242. a média de bugs de umaequipe é X“nessa equipe está Y”metricminer.org.br
    • 243. se usar o computador
    • 244. se usar o computador
    • 245. se usar o computador não dirija
    • 246. se beber não dirija
    • 247. se beber não dirija
    • 248. se ler, não dirija
    • 249. se ler, não dirija
    • 250. se falar, não dirija
    • 251. se falar, não dirija
    • 252. “carros” automáticos
    • 253. “carros” automáticos
    • 254. “carros” automáticos
    • 255. “carros” automáticos
    • 256. detectando...
    • 257. detectando...
    • 258. detectando...
    • 259. detectando...
    • 260. detectando...
    • 261. detectando...
    • 262. detectando... margem de erro
    • 263. o que você quer saber sobre um cliente?
    • 264. o que você quer saber sobre um cliente?o que o cliente quer saber sobre ele mesmo?
    • 265. o que você quer saber sobre um cliente? o que o cliente quer saber sobre ele mesmo?como os clientes se agrupam?
    • 266. o que você quer saber sobre um cliente? o que o cliente quer saber sobre ele mesmo?como os clientes se agrupam?como seus itens se agrupam?
    • 267. o que você quer saber sobre um cliente? o que o cliente quer saber sobre ele mesmo?como os clientes se agrupam?como seus itens se agrupam? quando o cliente fará algo?
    • 268. nós respondemos 2
    • 269. nós respondemos 2 levante as suas
    • 270. obrigado 1guilherme.silveira@caelum.com.br@guilhermecaelumhttp://caelum.com.br/online

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