CC226 - Introdução à Análise de Padrões

Introdução - Validação da Classificação

Distribuições de Probabilidade e Modelos Lineares

Inferência Bayesiana e Teoria da Decisão

Análise de Componentes

Estimação não-paramétrica

Clustering

Estimação de Parâmetros

Redes Bayesianas

Outros modelos de aprendizagem de máquina

Os trabalhos serão entregues na forma de relatório apenas no formato digital PDF. Não incorporar código-fonte no relatório, mas pode incluir em ZIP separado para disponibilizar para a turma. O trabalho será feito em grupo de até 3 pessoas. Cada aluno será responsável por revisar o trabalho de dois outros grupos (trabalhos 1, 2 e 3).

1 - 12/8 - Trabalho 1 entrega

2 - 19/8 - Trabalho 1 peer-review entrega

3 - 9/9 - Trabalho 2 entrega

4 - 16/9 - Trabalho 2 peer-review entrega

5 - 14/10 - Trabalho 3 entrega

6 - 21/10 - Trabalho 3 peer-review entrega

7 - 11/11 - Trabalho 4 entrega

8 - 11/11 - Seminários - parte 1

9 - 18/11 - Seminários - parte 2

1. Apresentação e primeira tarefa
2. Introdução e validação de classificadores
3. Roteiro para peer-review
4. Revisão de Estatística
5. Regressão Paramétrica
6. Aprendizado baseado em instâncias
7. Roteiro da segunda atividade
8. Seleção de Feições
9. Clustering
10. Probabilidades Condicionais
11. Inferência Bayesiana
12. Teoria da Decisão
13. Estimação de parâmetros
14. Sobre trabalho 4 e escrita de artigos
15. ...