O participante aprenderá a identificar oportunidades de uso e como aplicar técnicas de ML para descobrir padrões em seus próprios dados, construir modelos preditivos para estimar alguma variável de interesse em função dos demais dados disponíveis e melhorar a compreensão do fenômeno subjacente à geração dos dados, para apoio a decisão e otimização de resultados.
Remoto
130h
Carga horária
Servidores públicos federais de nível superior que atuem diretamente ou pretendam atuar na área temática do curso.
O objetivo deste curso é ensinar os fundamentos de machine learning (ML, ou aprendizado de máquina) em que, em vez do programador descrever explicitamente os procedimentos a serem realizados para se criar o resultado esperado, são fornecidos exemplos de resultados e o próprio algoritmo de aprendizado mapeia o padrão de relações entre os dados de entrada e o resultado esperado, realizando assim previsões para novos casos ainda não encontrados. Por exemplo, dispondo de dados de desempenho passado de alunos no Enem, e de metadados que descrevem esses alunos, é possível treinar um modelo para prever o desempenho esperado de futuros alunos, permitindo conceber intervenções personalizadas e suportar decisões apoiadas em dados.
Alternância entre conteúdo expositivo curto, exercícios com codificação para consolidar o domínio das técnicas apresentadas e aplicações em novos conjuntos de dados, de forma guiada, para facilitar a experimentação das técnicas sobre dados reais e o ganho de autonomia do aluno.
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