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Uma introdução visual ao aprendizado de máquina

| por Marcelo Costa Seguir 15 Seguidores em 10 fev 2017. Tempo estimado de leitura: 1 minuto |

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Stephanie Yee e Tony Chu são amigos que possuem habilidades diferentes em estatística e design e que se uniram para apresentar, de uma forma didática e visual, o aprendizado de máquina com um exemplo comum do dia a dia.

Os dois, por meio de seu site R2D3, apresentam um site interativo com um estudo a respeito de um conjunto de dados de imóveis situados nas cidades de Nova Iorque/EUA (NY) e São Francisco/EUA (SF). Eles buscam demonstrar como podemos utilizar técnicas de aprendizado de máquina para determinar, por exemplo, se um imóvel encontra-se em NY ou SF.

Os autores exemplificam a utilização de técnicas como:

  • Classificação
  • Dispersão
  • Dimensões (recursos, fatores preditivos e variáveis)
  • Limites
  • Treinamentos
  • Árvores de decisão
  • Utilização de Histogramas
  • Bifurcação

Os gráficos apresentados exibem de forma didática e detalhada como cada fase de um processo de identificação de padrão pode ser utilizado até que consigamos chegar a um consenso para atingir um objetivo desejado. O exemplo apresentado diz respeito a escolha de um imóvel em uma das duas cidades baseado em fatores como custo, altura e localização do imóvel.

O artigo recentemente foi traduzido para Português e está disponível no site original como uma das alternativas de leitura.

Trata-se de uma leitura recomendada para quem deseja iniciar neste ramo e deseja conhecer um pouco mais sobre este assunto tão largamente difundido no meio empresarial por meio de um exemplo real.

O conjunto de dados completo do exemplo utilizado pode ser acessado na conta do github dos pesquisadores e está disponível para download em formato CSV.

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