1. machine learning

2. • o que é
• tipos de aprendizagem
• como fazer
• aplicações

3. o que é

4. • construção e estudo de sistemas que podem aprender a partir
de dados
inteligência artificial
data science
+

5. tipos de aprendizagem

6. aprendizagem
supervisionada
aprendizagem
não supervisionada
aprendizagem
por reforço

7. como fazer

9. importar os dados
extrair estatísticas
pré-processar atributos
definir métrica de desempenho
separar dados para treinamento e teste
treinar
fazer previsões
tratar tipos
redimensionar
remover outliers
selecionar

12. algoritmo

14. RM LSTAT PTRATIO MEDV
6,575 4,98 15,3 504.000,00
6,421 9,14 17,8 453.600,00
7,185 4,03 17,8 728.700,00
6,998 2,94 18,7 701.400,00
7,147 5,33 18,7 760.200,00
6,43 5,21 18,7 602.700,00
6,012 12,43 15,2 480.900,00
6,172 19,15 15,2 569.100,00
• número médio de quartos
entre os imóveis na
vizinhança
• porcentagem de
proprietários na
vizinhança considerados
de "baixa renda”
• razão de estudantes para
professores nas escolas
de ensino fundamental e
médio na vizinhança

19. aplicações

24. github.com/marcosatanaka
goo.gl/W3QdPn

25. obrigado!