key to the previous match'
119 | });
120 |
121 | $searchLabel.append("Type to search");
122 | $searchLabel.appendTo($searchForm);
123 | $searchInput.appendTo($searchForm);
124 | $searchForm.prependTo(gitbook.state.$book.find('.book-summary'));
125 | }
126 |
127 | // Return true if search is open
128 | function isSearchOpen() {
129 | return gitbook.state.$book.hasClass("with-search");
130 | }
131 |
132 | // Toggle the search
133 | function toggleSearch(_state) {
134 | if (isSearchOpen() === _state) return;
135 | if (!$searchInput) return;
136 |
137 | gitbook.state.$book.toggleClass("with-search", _state);
138 |
139 | // If search bar is open: focus input
140 | if (isSearchOpen()) {
141 | gitbook.sidebar.toggle(true);
142 | $searchInput.focus();
143 | } else {
144 | $searchInput.blur();
145 | $searchInput.val("");
146 | gitbook.storage.remove("keyword");
147 | gitbook.sidebar.filter(null);
148 | $('.page-inner').unhighlight(hiOpts);
149 | }
150 | }
151 |
152 | function sidebarFilter(results) {
153 | gitbook.sidebar.filter(_.pluck(results, "path"));
154 | toc_visible = $('ul.summary').find('li:visible');
155 | }
156 |
157 | // Recover current search when page changed
158 | function recoverSearch() {
159 | var keyword = gitbook.storage.get("keyword", "");
160 |
161 | createForm(keyword);
162 |
163 | if (keyword.length > 0) {
164 | if(!isSearchOpen()) {
165 | toggleSearch(true); // [Yihui] open the search box
166 | }
167 | sidebarFilter(search(keyword));
168 | }
169 | }
170 |
171 |
172 | gitbook.events.bind("start", function(e, config) {
173 | // [Yihui] disable search
174 | if (config.search === false) return;
175 | collapse = !config.toc || config.toc.collapse === 'section' ||
176 | config.toc.collapse === 'subsection';
177 |
178 | // Pre-fetch search index and create the form
179 | fetchIndex()
180 | // [Yihui] recover search after the page is loaded
181 | .then(recoverSearch);
182 |
183 |
184 | // Type in search bar
185 | $(document).on("keyup", ".book-search input", function(e) {
186 | var key = (e.keyCode ? e.keyCode : e.which);
187 | // [Yihui] Escape -> close search box; Up/Down/Enter: previous/next highlighted
188 | if (key == 27) {
189 | e.preventDefault();
190 | toggleSearch(false);
191 | } else if (key == 38) {
192 | scrollToHighlighted(-1);
193 | } else if (key == 40 || key == 13) {
194 | scrollToHighlighted(1);
195 | }
196 | }).on("input", ".book-search input", function(e) {
197 | var q = $(this).val().trim();
198 | if (q.length === 0) {
199 | gitbook.sidebar.filter(null);
200 | gitbook.storage.remove("keyword");
201 | $('.page-inner').unhighlight(hiOpts);
202 | } else {
203 | var results = search(q);
204 | sidebarFilter(results);
205 | gitbook.storage.set("keyword", q);
206 | }
207 | });
208 |
209 | // Create the toggle search button
210 | gitbook.toolbar.createButton({
211 | icon: 'fa fa-search',
212 | label: 'Search',
213 | position: 'left',
214 | onClick: toggleSearch
215 | });
216 |
217 | // Bind keyboard to toggle search
218 | gitbook.keyboard.bind(['f'], toggleSearch);
219 | });
220 |
221 | // [Yihui] do not try to recover search; always start fresh
222 | // gitbook.events.bind("page.change", recoverSearch);
223 | });
224 |
--------------------------------------------------------------------------------
/docs/libs/gitbook-2.6.7/js/plugin-sharing.js:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | gitbook.require(["gitbook", "lodash", "jQuery"], function(gitbook, _, $) {
2 | var SITES = {
3 | 'github': {
4 | 'label': 'Github',
5 | 'icon': 'fa fa-github',
6 | 'onClick': function(e) {
7 | e.preventDefault();
8 | var repo = $('meta[name="github-repo"]').attr('content');
9 | if (typeof repo === 'undefined') throw("Github repo not defined");
10 | window.open("https://github.com/"+repo);
11 | }
12 | },
13 | 'facebook': {
14 | 'label': 'Facebook',
15 | 'icon': 'fa fa-facebook',
16 | 'onClick': function(e) {
17 | e.preventDefault();
18 | window.open("http://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u="+encodeURIComponent(location.href));
19 | }
20 | },
21 | 'twitter': {
22 | 'label': 'Twitter',
23 | 'icon': 'fa fa-twitter',
24 | 'onClick': function(e) {
25 | e.preventDefault();
26 | window.open("http://twitter.com/intent/tweet?text="+document.title+"&url="+encodeURIComponent(location.href)+"&hashtags=rmarkdown,bookdown");
27 | }
28 | },
29 | 'linkedin': {
30 | 'label': 'LinkedIn',
31 | 'icon': 'fa fa-linkedin',
32 | 'onClick': function(e) {
33 | e.preventDefault();
34 | window.open("https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url="+encodeURIComponent(location.href)+"&title="+encodeURIComponent(document.title));
35 | }
36 | },
37 | 'weibo': {
38 | 'label': 'Weibo',
39 | 'icon': 'fa fa-weibo',
40 | 'onClick': function(e) {
41 | e.preventDefault();
42 | window.open("http://service.weibo.com/share/share.php?content=utf-8&url="+encodeURIComponent(location.href)+"&title="+encodeURIComponent(document.title));
43 | }
44 | },
45 | 'instapaper': {
46 | 'label': 'Instapaper',
47 | 'icon': 'fa fa-italic',
48 | 'onClick': function(e) {
49 | e.preventDefault();
50 | window.open("http://www.instapaper.com/text?u="+encodeURIComponent(location.href));
51 | }
52 | },
53 | 'vk': {
54 | 'label': 'VK',
55 | 'icon': 'fa fa-vk',
56 | 'onClick': function(e) {
57 | e.preventDefault();
58 | window.open("http://vkontakte.ru/share.php?url="+encodeURIComponent(location.href));
59 | }
60 | }
61 | };
62 |
63 |
64 |
65 | gitbook.events.bind("start", function(e, config) {
66 | var opts = config.sharing;
67 | if (!opts) return;
68 |
69 | // Create dropdown menu
70 | var menu = _.chain(opts.all)
71 | .map(function(id) {
72 | var site = SITES[id];
73 | if (!site) return;
74 | return {
75 | text: site.label,
76 | onClick: site.onClick
77 | };
78 | })
79 | .compact()
80 | .value();
81 |
82 | // Create main button with dropdown
83 | if (menu.length > 0) {
84 | gitbook.toolbar.createButton({
85 | icon: 'fa fa-share-alt',
86 | label: 'Share',
87 | position: 'right',
88 | dropdown: [menu]
89 | });
90 | }
91 |
92 | // Direct actions to share
93 | _.each(SITES, function(site, sideId) {
94 | if (!opts[sideId]) return;
95 |
96 | gitbook.toolbar.createButton({
97 | icon: site.icon,
98 | label: site.label,
99 | title: site.label,
100 | position: 'right',
101 | onClick: site.onClick
102 | });
103 | });
104 | });
105 | });
106 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/_bookdown.yml:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | book_filename: intro-ao-machine-learning
2 | output_dir: "../docs"
3 | delete_merged_file: true
4 |
5 | rmd_files:
6 | [
7 | "index.Rmd",
8 | "introduction.Rmd",
9 | "regression.Rmd",
10 | "classification.Rmd",
11 | "clustering.Rmd",
12 | "examples.Rmd",
13 | "appendix-kaggle.Rmd",
14 | "references.Rmd",
15 | ]
16 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/_bookdown_files/intro-ao-machine-learning_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/_bookdown_files/intro-ao-machine-learning_files/figure-html/unnamed-chunk-2-1.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/_bookdown_files/intro-ao-machine-learning_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/_bookdown_files/intro-ao-machine-learning_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/_bookdown_files/intro-ao-machine-learning_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/_bookdown_files/intro-ao-machine-learning_files/figure-html/unnamed-chunk-4-1.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/_output.yml:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | bookdown::gitbook:
2 | lib_dir: assets
3 | split_by: chapter
4 | config:
5 | search: yes
6 | toc:
7 | collapse: subsection
8 | before: |
9 | Introdução ao Machine Learning
10 | after: |
11 | Contribua com este material
12 | bookdown::pdf_book:
13 | keep_tex: yes
14 | dev: "cairo_pdf"
15 | latex_engine: xelatex
16 | citation_package: natbib
17 | pandoc_args: ["--top-level-division=chapter", "--lua-filter=latex/sidebar.lua"]
18 | template: null
19 | quote_footer: ["\\hspace*{\\fill} ", ""]
20 | toc_unnumbered: false
21 | number_sections: true
22 | bookdown::html_book:
23 | css: custom.css
24 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/appendix-kaggle.Rmd:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | \cleardoublepage
2 |
3 | # (PART) Apendice {-}
4 |
5 | # Sobre o Kaggle
6 |
7 | Criada em 2010, Kaggle é uma plataforma que possibilita a realização de uma ampla quantidade de atividades que envolvem as áreas de Data Science e Machine Learning. Com o uso da plataforma, o usuário tem acesso a um ambiente *web* gratuito para a execução de código nas linguagens [Python](https://www.python.org/) e [R](https://www.r-project.org/). Neste ambiente são disponibilizados diversos conjuntos de dados que podem ser fácilmente importados para os ambientes de análise. Além disso, o Kaggle é muito conhecido por ter uma grande comunidade de usuários ativos.
8 |
9 | Outra característica que torna o Kaggle muito famoso são as competições, nessas, os usuários são desafiados a resolver problemas do mundo real. Normalmente empresas e instituições de ensino utilizam o Kaggle para criar tais competições e utilizar essas como um catalizador para a identificação de bons profissionais.
10 |
11 | Dado este contexto inicial, neste documento, serão abordados os primeiros passos de uso da plataforma e os principais conceitos envolvidos em seu uso.
12 |
13 | ## Cadastro
14 |
15 | Para iniciar o processo de cadastro, acesse o [Kaggle](https://www.kaggle.com/). Na página principal da plataforma, apresentada na Figura \@ref(fig:telacadastro), clique no ícone ${\textbf{Register}}^{\color{red}1 \ ou \ \color{red}3}$. Caso já tenha uma conta registrada, utilize a opção ${\textbf{Sign In}}^{\color{red}{2}}$.
16 |
17 |
18 | ```{r telacadastro, echo=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Tela inicial'}
19 | knitr::include_graphics("assets/appendix-kaggle/tela_inicial.png")
20 | ```
21 |
22 |
23 | Após aceitar os termos de uso, é necessário inserir o código de segurança (Figura \@ref(fig:codigo)), o qual foi enviado no email cadastrado. Caso não tenha recebido, verifique a caixa de *Spam*.
24 |
25 |
26 | ```{r codigo, echo=FALSE, fig.align='center', out.width="35%", fig.cap='Tela de segurança'}
27 | knitr::include_graphics("assets/appendix-kaggle/code_number_2.png")
28 | ```
29 |
30 |
31 | ## Criação de um notebook
32 |
33 | Dentro da plataforma Kaggle, os ambientes para a execução dos códigos, chamados de `Notebooks`, são criados com o [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/), uma ferramenta que possibilita a criação de documentos interativos, com códigos que podem ser executados e misturados com equações, visualização de dados e textos descritivos.
34 |
35 | Para criar um novo notebook, após o ingresso na plataforma, clique em ${\textbf{Notebooks}}^{\color{red}1}$, como apresentado na Figura \@ref(fig:telacriacao), em seguida clique em ${\textbf{New Notebook}}^{\color{red}2}$. Caso tenha dúvidas sobre a plataforma e queira saber mais detalhes, recomendamos a leitura da [documentação](https://www.kaggle.com/docs)
36 |
37 | ```{r telacriacao, echo=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Criação de um novo notebook'}
38 | knitr::include_graphics("assets/appendix-kaggle/criacao_jupyter.png")
39 | ```
40 |
41 |
42 | Na tela de configurações de um novo notebook, presente na Figura \@ref(fig:telaconfig), é possível selecionar entre duas linguagens de programação${\textbf{}}^{\color{red}1}$, R e Python, assim como, o tipo de ambiente que deseja criar${\textbf{}}^{\color{red}2}$, neste curso o *Notebook*. O ambiente disponibiliza acesso a GPUs${\textbf{}}^{\color{red}3}$ e sincronização com os serviços Google Cloud, tais configurações não serão utilizadas neste curso.
43 |
44 | ```{r telaconfig, echo=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Criação de um novo notebook'}
45 | knitr::include_graphics("assets/appendix-kaggle/tela_criacao_2.png")
46 | ```
47 |
48 | Após selecionada as configurações do Notebook (Figura \@ref(fig:telaconfig)), o ambiente levará alguns segundos para iniciar, a Figura apresenta \@ref(fig:telaambiente) o ambiente em questão. O Notebook criado é composto por células, as quais são destinadas para escrever códigos e executá-los de modo interativo. É possível criar uma nova célula, assim como executá-la nos botões apresentados no canto superior direito${\textbf{}}^{\color{red}1}$, para apagar ou mover${\textbf{}}^{\color{red}5}$ a célula criada basta acessar os ícones que aparecem no canto direito ao clicar na célula. A plataforma oferece 4.9GB de espaço para armazenamento de dados${\textbf{}}^{\color{red}3}$, 16GB de mémoria e uso de CPU por até 9 horas. Outro recurso interessante disponibilizado pela plataforma, é a possibilidade de versionar${\textbf{}}^{\color{red}3}$ o notebook, de forma a garantir diferentes versões do notebook no mesmo ambiente.
49 |
50 |
51 | ```{r telaambiente, echo=FALSE, fig.align='center', fig.cap='Detalhes do ambiente'}
52 | knitr::include_graphics("assets/appendix-kaggle/exemplo_jupyter.png")
53 | ```
54 |
55 |
56 | Isso é só o começo, existem diversas outras informações e possibilidades na plataforma, como por exemplo a disponibilização de cursos online e gratuito para o aprendizado de Data Science. Para se aprofundar, acesse a [Documentação do Kaggle](https://www.kaggle.com/docs)
57 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/01_introduction/fitting.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/01_introduction/fitting.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/01_introduction/rl.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/01_introduction/rl.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/01_introduction/trade-off.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/01_introduction/trade-off.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/01_introduction/turing_test.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/01_introduction/turing_test.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/01_introduction/unsupervised-learning.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/01_introduction/unsupervised-learning.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/00_dataset.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/00_dataset.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/01_classify.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/01_classify.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/02_distance.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/02_distance.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/03_neighbor.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/03_neighbor.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/04_classcount.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/04_classcount.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/05_classdefinition.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/05_classdefinition.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/06_complexity.jpg:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/06_complexity.jpg
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/classification_examples.drawio:
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1 | 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--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/examples/pointviz.png:
--------------------------------------------------------------------------------
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--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/examples/src/knn_examples.py:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | #!/usr/bin/env python3
2 | # -*- coding: utf-8 -*-
3 |
4 | import pandas as pd
5 | from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
6 |
7 | df = pd.DataFrame({
8 | 'pointx': [
9 | 1, 1, 2, 2.5, 3
10 | ],
11 | 'pointy': [
12 | 2, 3, 1, 2.5, 2
13 | ],
14 | 'class': [
15 | 'Blue', 'Blue', 'Orange', 'Purple', 'Orange'
16 | ]
17 | })
18 |
19 | neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 3)
20 | neigh.fit(df[['pointx', 'pointy']], df['class'])
21 |
22 | neigh.predict(df[['pointx', 'pointy']])
23 | neigh.predict([[2., 2.]])
24 |
25 | neigh.predict([[1.5, 2.5]])
26 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/examples/src/knnpoints.csv:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | ,pointx,pointy,classes
2 | 0,0.8,1.1,Blue
3 | 1,1.0,2.0,Blue
4 | 2,0.8,2.6,Blue
5 | 3,2.0,1.0,Orange
6 | 4,2.2,1.6,Blue
7 | 5,2.0,3.0,Blue
8 | 6,1.3,3.6,Green
9 | 7,2.2,4.3,Purple
10 | 8,3.0,4.0,Green
11 | 9,3.8,3.3,Green
12 | 10,4.0,4.0,Green
13 | 11,4.0,3.0,Green
14 | 12,3.0,2.0,Orange
15 | 13,3.2,0.6,Orange
16 | 14,4.0,2.0,Orange
17 | 15,4.0,1.0,Orange
18 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/examples/src/pointer_builder_example.py:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | #!/usr/bin/env python3
2 | # -*- coding: utf-8 -*-
3 | import pandas as pd
4 | import sklearn.neighbors
5 |
6 | pointx = [
7 | 0.8, 1., 0.8, 2., 2.2, 2., 1.3, 2.2, 3., 3.8, 4., 4., 3., 3.2, 4., 4.
8 | ]
9 |
10 | pointy = [
11 | 1.1, 2., 2.6, 1., 1.6, 3, 3.6, 4.3, 4., 3.3, 4., 3., 2., 0.6, 2., 1.
12 | ]
13 |
14 | classes = [
15 | 'Orange', 'Orange', 'Orange', 'Orange', 'Green', 'Green', 'Green',
16 | 'Green', 'Purple', 'Green', 'Blue', 'Blue', 'Orange', 'Blue', 'Blue', 'Blue'
17 | ][::-1]
18 |
19 | df = pd.DataFrame({
20 | 'pointx': pointx,
21 | 'pointy': pointy,
22 | 'classes': classes
23 | })
24 |
25 | df.to_csv('knnpoints.csv')
26 |
27 | # sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
28 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/examples/test_1.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/examples/test_1.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/examples/test_2.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/examples/test_2.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/examples/test_3.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/examples/test_3.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/knn_01.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/knn_01.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/knn_02.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/knn_02.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/knn_03.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/knn_03.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/knn_04.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/knn_04.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/knn_05.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/knn_05.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/knn_06.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/knn_06.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/1_knn/knn_07.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/1_knn/knn_07.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/2424491-200.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/2424491-200.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/2_decision-tree/01_dt.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/2_decision-tree/01_dt.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/2_decision-tree/02_dt.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/2_decision-tree/02_dt.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/2_decision-tree/03_dt.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/2_decision-tree/03_dt.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/2_decision-tree/04_dt.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/2_decision-tree/04_dt.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/2_decision-tree/05_dt.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/2_decision-tree/05_dt.png
--------------------------------------------------------------------------------
/src/assets/02_classification/2_decision-tree/06_dt.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/dataAt/introducao-ao-machine-learning/0870c9e670103218f494c0147eba2cc7bfb3ba89/src/assets/02_classification/2_decision-tree/06_dt.png
--------------------------------------------------------------------------------
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1 | @Book{lantz2013machine,
2 | author = {Lantz, Brett},
3 | title = {Machine learning with R : learn how to use R to apply powerful machine learning methods and gain an insight into real-world applications},
4 | publisher = {Packt Publishing},
5 | year = {2013},
6 | address = {Birmingham, UK},
7 | isbn = {978-1-78216-214-8}
8 | }
9 |
10 | @article{Blanzieri2008,
11 | abstract = {Email spam is one of the major problems of the today's Internet, bringing financial damage to companies and annoying individual users. Among the approaches developed to stop spam, filtering is an important and popular one. In this paper we give an overview of the state of the art of machine learning applications for spam filtering, and of the ways of evaluation and comparison of different filtering methods. We also provide a brief description of other branches of anti-spam protection and discuss the use of various approaches in commercial and non-commercial anti-spam software solutions. {\textcopyright} 2009 Springer Science+Business Media B.V.},
12 | author = {Blanzieri, Enrico and Bryl, Anton},
13 | doi = {10.1007/s10462-009-9109-6},
14 | issn = {02692821},
15 | journal = {Artificial Intelligence Review},
16 | keywords = {Machine learning,Spam filtering},
17 | mendeley-groups = {Curso Machine Learning/Classifica{\c{c}}{\~{a}}o de email},
18 | number = {1},
19 | pages = {63--92},
20 | title = {{A survey of learning-based techniques of email spam filtering}},
21 | volume = {29},
22 | year = {2008}
23 | }
24 |
25 |
26 | @article{turing1950computing,
27 | author = {TURING, A. M.},
28 | title = "{COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE}",
29 | journal = {Mind},
30 | volume = {LIX},
31 | number = {236},
32 | pages = {433-460},
33 | year = {1950},
34 | month = {10},
35 | issn = {0026-4423},
36 | doi = {10.1093/mind/LIX.236.433},
37 | url = {https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433},
38 | eprint = {https://academic.oup.com/mind/article-pdf/LIX/236/433/30123314/lix-236-433.pdf},
39 | }
40 |
41 | @article{xu2015comprehensive,
42 | title={A comprehensive survey of clustering algorithms},
43 | author={Xu, Dongkuan and Tian, Yingjie},
44 | journal={Annals of Data Science},
45 | volume={2},
46 | number={2},
47 | pages={165--193},
48 | year={2015},
49 | publisher={Springer}
50 | }
51 |
52 | @article{wang2005support,
53 | title={Support vector machines based on K-means clustering for real-time business intelligence systems},
54 | author={Wang, Jiaqi and Wu, Xindong and Zhang, Chengqi},
55 | journal={International Journal of Business Intelligence and Data Mining},
56 | volume={1},
57 | number={1},
58 | pages={54--64},
59 | year={2005},
60 | publisher={Inderscience Publishers}
61 | }
62 |
63 |
64 | @article{he2014enhanced,
65 | title={Enhanced land use/cover classification using support vector machines and fuzzy k-means clustering algorithms},
66 | author={He, Tao and Sun, Yu-Jun and Xu, Ji-De and Wang, Xue-Jun and Hu, Chang-Ru},
67 | journal={Journal of Applied Remote Sensing},
68 | volume={8},
69 | number={1},
70 | pages={083636},
71 | year={2014},
72 | publisher={International Society for Optics and Photonics}
73 | }
74 |
75 |
76 | @article{gasch2002exploring,
77 | title={Exploring the conditional coregulation of yeast gene expression through fuzzy k-means clustering},
78 | author={Gasch, Audrey P and Eisen, Michael B},
79 | journal={Genome biology},
80 | volume={3},
81 | number={11},
82 | pages={research0059--1},
83 | year={2002},
84 | publisher={Springer}
85 | }
86 |
87 |
88 | @article{esling2012time,
89 | title={Time-series data mining},
90 | author={Esling, Philippe and Agon, Carlos},
91 | journal={ACM Computing Surveys (CSUR)},
92 | volume={45},
93 | number={1},
94 | pages={1--34},
95 | year={2012},
96 | publisher={ACM New York, NY, USA}
97 | }
98 |
99 |
100 | @techreport{jin2012,
101 | author = "Jing Gao and Aidong Zhang",
102 | title = "CSE 601: Data Mining and Bioinformatics",
103 | institution = "University at Buffalo",
104 | year = "2012"
105 | }
106 |
107 | @techreport{google2020,
108 | author = "Google Developers",
109 | title = "Clustering Algorithms",
110 | institution = "Google inc",
111 | year = "2020"
112 | }
113 |
114 |
115 | https://developers.google.com/machine-learning/clustering/clustering-algorithms
116 | @book{han2011data,
117 | title={Data mining: concepts and techniques},
118 | author={Han, Jiawei and Pei, Jian and Kamber, Micheline},
119 | year={2011},
120 | publisher={Elsevier}
121 | }
122 |
123 |
124 |
125 | @article{aghabozorgi2015time,
126 | title={Time-series clustering--a decade review},
127 | author={Aghabozorgi, Saeed and Shirkhorshidi, Ali Seyed and Wah, Teh Ying},
128 | journal={Information Systems},
129 | volume={53},
130 | pages={16--38},
131 | year={2015},
132 | publisher={Elsevier}
133 | }
134 |
135 |
136 | @article{jain2010data,
137 | title={Data clustering: 50 years beyond K-means},
138 | author={Jain, Anil K},
139 | journal={Pattern recognition letters},
140 | volume={31},
141 | number={8},
142 | pages={651--666},
143 | year={2010},
144 | publisher={Elsevier}
145 | }
146 |
147 |
148 | @inproceedings{von2003captcha,
149 | title={CAPTCHA: Using hard AI problems for security},
150 | author={Von Ahn, Luis and Blum, Manuel and Hopper, Nicholas J and Langford, John},
151 | booktitle={International conference on the theory and applications of cryptographic techniques},
152 | pages={294--311},
153 | year={2003},
154 | organization={Springer}
155 | }
156 |
157 | @incollection{bhavsar2017machine,
158 | title={Machine learning in transportation data analytics},
159 | author={Bhavsar, Parth and Safro, Ilya and Bouaynaya, Nidhal and Polikar, Robi and Dera, Dimah},
160 | booktitle={Data analytics for intelligent transportation systems},
161 | pages={283--307},
162 | year={2017},
163 | publisher={Elsevier}
164 | }
165 |
166 | @book{alpaydin2020introduction,
167 | title={Introduction to machine learning},
168 | author={Alpaydin, Ethem},
169 | year={2020},
170 | publisher={MIT press}
171 | }
172 |
173 | @article{samuel1959some,
174 | title={Some studies in machine learning using the game of checkers},
175 | author={Samuel, Arthur L},
176 | journal={IBM Journal of research and development},
177 | volume={3},
178 | number={3},
179 | pages={210--229},
180 | year={1959},
181 | publisher={IBM}
182 | }
183 |
184 | @book{Aggarwal2015,
185 | author = {Aggarwal, Charu C.},
186 | isbn = {9781466586758},
187 | mendeley-groups = {Curso Machine Learning,Curso Machine Learning/Classifica{\c{c}}{\~{a}}o},
188 | pages = {2015},
189 | publisher = {CRC Press},
190 | title = {{Data Classification: Algorithms and Applications}}
191 | }
192 |
193 | @Inbook{soto2013regression,
194 | author="Soto, Timothy",
195 | editor="Volkmar, Fred R.",
196 | title="Regression Analysis",
197 | bookTitle="Encyclopedia of Autism Spectrum Disorders",
198 | year="2013",
199 | publisher="Springer New York",
200 | address="New York, NY",
201 | pages="2538--2538",
202 | }
203 |
204 | @article{helliwell2020social,
205 | title={Social environments for world happiness},
206 | author={Helliwell, John F and Huang, Haifang and Wang, Shun and Norton, Max},
207 | journal={World Happiness Report 2020},
208 | year={2020}
209 | }
210 |
211 | @inbook{kirck2008pearson,
212 | editor="Kirch, Wilhelm",
213 | title="Pearson's Correlation Coefficient",
214 | bookTitle="Encyclopedia of Public Health",
215 | year="2008",
216 | publisher="Springer Netherlands",
217 | address="Dordrecht",
218 | pages="1090--1091",
219 | isbn="978-1-4020-5614-7",
220 | doi="10.1007/978-1-4020-5614-7_2569",
221 | url="https://doi.org/10.1007/978-1-4020-5614-7_2569"
222 | }
223 |
224 | @article{vapnik1965class,
225 | title={On a class of pattern-recognition learning algorithms},
226 | author={Vapnik, Vladimir N and Chervonenkis, Alexey Y},
227 | journal={Automation and Remote Control},
228 | volume={25},
229 | number={6},
230 | pages={838},
231 | year={1963},
232 | publisher={PLENUM PUBL CORP CONSULTANTS BUREAU, 233 SPRING ST, NEW YORK, NY 10013}
233 | }
234 |
235 | @inproceedings{boser1992training,
236 | title={A training algorithm for optimal margin classifiers},
237 | author={Boser, Bernhard E and Guyon, Isabelle M and Vapnik, Vladimir N},
238 | booktitle={Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory},
239 | pages={144--152},
240 | year={1992}
241 | }
242 |
243 | @inproceedings{drucker1997support,
244 | title={Support vector regression machines},
245 | author={Drucker, Harris and Burges, Christopher JC and Kaufman, Linda and Smola, Alex J and Vapnik, Vladimir},
246 | booktitle={Advances in neural information processing systems},
247 | pages={155--161},
248 | year={1997}
249 | }
250 |
251 | @book{mitchell1997machine,
252 | author={Tom M. Mitchell},
253 | title={Machine Learning},
254 | publisher={McGraw-Hill Science/Engineering/Math},
255 | year={1997},
256 | edition={First}
257 | }
258 |
259 | @book{norvig2002modern,
260 | title={Artificial intelligence: a modern approach},
261 | author={Russell, Stuart and Norvig, Peter},
262 | year={2002},
263 | publisher={Prentice Hall},
264 | edition={Second}
265 | }
266 |
267 | @book{goodfellow2016deep,
268 | title={Deep learning},
269 | author={Goodfellow, Ian and Bengio, Yoshua and Courville, Aaron and Bengio, Yoshua},
270 | volume={1},
271 | year={2016},
272 | publisher={MIT press Cambridge}
273 | }
--------------------------------------------------------------------------------
/src/compile.R:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | # Ver se vamos tirar o renv
2 | #Instalação do pacote renv
3 | # if (!require("renv")) {
4 | # if (!require("remotes"))
5 | # install.packages("remotes")
6 | # remotes::install_github("rstudio/renv")
7 | # }
8 |
9 | # Restaura o ambiente criado
10 | #renv::restore(lockfile = "./renv.lock")
11 |
12 | library(reticulate)
13 | reticulate::use_python(Sys.which("python")[[1]])
14 |
15 | # Compila o material
16 | bookdown::render_book("index.Rmd", bookdown::gitbook(lib_dir = "libs"))
17 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/examples.Rmd:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | # Exemplos
2 |
3 | Esta seção mostra exemplos de aplicação de cada um dos algoritmos apresentados neste livro-texto. Todos os exemplos foram feitos utilizando a linguagem de programação Python com o auxílio da plataforma [Kaggle](https://www.kaggle.com/). Os links para cada um dos exemplos são listados abaixo.
4 |
5 | > Caso tenha interesse em conhecer um pouco melhor a plataforma Kaggle, consulte os apêncides desse material, lá criamos um passo a passo sobre o uso do Kaggle.
6 |
7 | **Links dos exemplos de Regressão**
8 |
9 | - [Exemplo de uso de Regressão Linear](https://www.kaggle.com/lordadriano/mc2-worcap-2020-linear-regression)
10 | - [Exemplo de uso da SVR ](https://www.kaggle.com/lordadriano/mc2-worcap-2020-svr)
11 |
12 | **Links dos exemplos de Classificação**
13 |
14 | - [Exemplo de uso do kNN](https://www.kaggle.com/phelpsmemo/intro-ml-python-knn-worcap2020)
15 | - [Exemplo de uso da Árvore de Decisão](https://www.kaggle.com/phelpsmemo/intro-ml-python-decisiontree-worcap2020)
16 |
17 | **Links dos exemplos de Agrupamento**
18 |
19 | - [Exemplo de uso do K-Means](https://www.kaggle.com/oldlipe/intro-ml-r-kmeans-worcap2020)
20 | - [Exemplo de uso do método hierarquico](https://www.kaggle.com/oldlipe/intro-ml-r-hiererquico-worcap2020)
21 |
22 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/index.Rmd:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | ---
2 | knit: "bookdown::render_book"
3 | title: "Introdução ao Machine Learning"
4 | author: ["Adriano Almeida", "Felipe Carvalho", "Felipe Menino"]
5 | description: "Livro para alunos e alunas que querem iniciar em Machine Learning."
6 | url: 'https://dataat.github.io/introducao-ao-machine-learning/'
7 | github-repo: dataat/introducao-ao-machine-learning
8 | site: bookdown::bookdown_site
9 | bibliography: bibfile.bib
10 | fig_caption: yes
11 | cover-image: assets/capa.png
12 | header-includes:
13 | - \usepackage{float}
14 | - \usepackage{xcolor}
15 | - \floatsetup[table]{capposition=bot}
16 | link-citations: yes
17 | ---
18 |
19 |
20 | # Prefácio {-}
21 |
22 | 
23 |
24 |
25 | Seja bem vinda(o) ao livro-texto do minicurso de **Introdução ao Machine Learning**. Criamos este material para compartilhar o pouco que sabemos e dividir nossas experiências. Neste material, você irá encontrar conteúdos sobre o conceito, técnicas e algumas dicas úteis sobre Machine Learning. Procuramos abordar os conceitos de forma didática, porque sabemos o quão difícil é se inteirar de uma nova área, principalmente para as pessoas que não estão familiarizadas com o assunto. Este livro-texto não tem um público-alvo, escrevemos com o objetivo de atingir o máximo de pessoas em quaisquer áreas. O único pré-requisito para ler este livro-texto é ter curiosidade, porque não são as respostas que movem o mundo, e sim, as perguntas!
26 |
27 | ## Grupo DataAt {-}
28 |
29 |
30 | O [**Dataat**](https://github.com/dataAt/) é um grupo de estudos composto por quatro integrantes: [Adriano Almeida](https://github.com/AdrianoPereira), [Felipe Carvalho](https://github.com/oldlipe), [Felipe Menino](https://github.com/M3nin0) e [Helvécio Neto](https://github.com/helvecioneto), buscamos sempre aprimorar nosso conhecimento e compartilhá-lo. A ideia do grupo de estudo começou pelos Felipe’s, em 2017, quando estávamos na iniciação científica no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Até hoje não sabemos o porquê do nome **Dataat**, um dia, quando estivermos no auge do nosso conhecimento, talvez, saberemos explicar o que se passava na nossa cabeça.
31 |
32 |
33 |
34 | ## Nossos livros-textos {-}
35 |
36 | No decorrer desses anos ministramos diversos mini-cursos, dentre eles:
37 |
38 | * __"[Introdução à Análise de Dados](https://dataat.github.io/introducao-analise-de-dados/)"__ Livro-texto criado com o objetivo de mostrar os conceitos básicos de análise de dados com exemplos práticos com **R** e **Python**.
39 |
40 | * __"[Introdução à Análise de Dados Espaciais](https://dataat.github.io/introducao-analise-de-dados-espaciais/)"__ Livro-texto criado com objetivo de mostrar o uso de linguagens de programação na manipulação de dados espaciais.
41 |
42 | * __"[Introdução ao Docker](https://dataat.github.io/introducao-docker/)"__ feito pelo Felipe Menino, este livro almeja te ensinar os conceitos básicos do Docker.
43 |
44 |
45 | ## Licença {-}
46 |
47 | 
48 |
49 | Esta obra, como um todo, está licenciada sob uma Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
50 |
--------------------------------------------------------------------------------
/src/introduction.Rmd:
--------------------------------------------------------------------------------
1 |
2 | # (PART) Introdução {-}
3 |
4 | # Introdução
5 | > ***"As máquinas podem pensar?"***
6 |
7 | A pergunta acima faz parte de um exercício teórico proposto pelo cientista da
8 | computação Alan Turing em seu artigo publicado em 1950
9 | [@turing1950computing]. Conhecido também como jogo da imitação, o teste de
10 | Turing constitui, em sua concepção inicial, na interação entre três agentes: um
11 | agente interrogador e dois agentes respondentes, onde um dos agentes respondentes
12 | é um ser humano e outro uma máquina (computador). A pergunta enviada pelo agente
13 | interrogador é recebida por ambos os agentes respondentes, onde cada um deles
14 | devem enviar de volta a resposta. Com base nas respostas, o agente interrogador
15 | deve determinar quem é o humano é que é a máquina, a partir do momento em que
16 | esse agente não consegue mais fazer essa diferenciação, é dito que a máquina
17 | passou no teste. A Figura \@ref(fig:turing-test-schema) mostra o esquema básico
18 | desse teste.
19 |
20 | ```{r turing-test-schema, echo=FALSE ,fig.align="center", fig.cap='Esquema do teste de Turing clássico.'}
21 | knitr::include_graphics("assets/01_introduction/turing_test.png")
22 | ```
23 |
24 | Diversas derivações deste teste surgiram posteriormente, o mais
25 | famoso deles e familiar entre a maioria dos internautas é o CAPTCHA
26 | (*Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart*),
27 | mecanismo de segurança proposto por @von2003captcha para validar requisições
28 | através da resolução de pequenos desafios, que podem ser identificação de
29 | imagens ou textos distorcidos e com ruídos, e que tem como propósito dificultar
30 | o acesso não convencional a formulários, por exemplo, tentar impedir o uso
31 | *bots*.
32 |
33 | O teste de Turing talvez tenha sido um ponto de partida para o que hoje
34 | conhecemos por aprendizado de máquina (ML - sigla do inglês, *Machine Learning*)
35 | . A possibilidade de representar pensamentos em computadores, similares aos dos
36 | seres vivos foi um grande marco na humanidade. Atualmente esse conceito está
37 | sendo aplicado nas mais diversas áreas, tendo em algumas tarefas, o desempenho
38 | superior ao dos seres humanos. O próprio CAPTCHA é um exemplo disso, em algumas
39 | de suas versões iniciais o conteúdo ficava tão distorcido, que acabava
40 | dificultando a sua identificação pelos humanos, em contrapartida, os algoritmos
41 | conseguiam resolver o desafio com certa facilidade.
42 |
43 | Neste capítulo, será apresentada uma visão geral sobre o *Machine Learning*,
44 | discorrendo sobre as principais classes de algoritmos e aplicações com ênfase na
45 | área espacial. Ao final deste capítulo o leitor deverá ser capaz de:
46 |
47 | - Compreender o contexto histórico e a definição do ML;
48 | - Diferenciar as principais abordagens de treinamento dos modelos de ML;
49 | - Diferenciar as principais classes de algoritmos de ML;
50 | - Compreender as etapas mínimas necessárias para a produção de um modelo de ML;
51 |
52 | ## Machine learning
53 | O aprendizado de máquina é uma das principais subáreas da inteligência artificial, e é composto por
54 | uma coleção de métodos criados a partir de modelos matemáticos baseados na
55 | teoria estatística que permitem aos computadores automatizar tarefas com base na
56 | descoberta sistemática de padrões nos conjuntos de dados disponíveis ou em
57 | experiências passadas [@bhavsar2017machine; @alpaydin2020introduction]. Segundo
58 | a definição de @samuel1959some, um dos pioneiros do assunto, o aprendizado de
59 | máquina é “*um campo de estudo que oferece aos computadores a capacidade de*
60 | *aprender sem serem explicitamente programados*”. Segundo a definição de
61 | @mitchell1997machine, é dito que *um computador aprende com a experiência $E$ a*
62 | *respeito de alguma classe de tarefas $T$ e desempenho medido por $P$, se seu
63 | desempenho nas tarefas em $T$, conforme medido por $P$, melhora com a
64 | experiência $E$*, confuso? Então vamos a um exemplo:
65 |
66 | Imagine que você está desenvolvendo um programa para prever o acumulado de
67 | precipitação na próxima hora a partir de dados anteriores. A tarefa $T$ seria
68 | estimar o acumulado de precipitação na próxima hora, a medida de desempenho $P$
69 | poderia ser alguma métrica de erro, como a diferença entre o valor previsto e o
70 | observado, já a experiência $E$ seria as várias tentativas de realizar a
71 | previsão. O programa aprende à medida que sua previsão se aproxima do valor
72 | observado durante suas experiências. A forma com que o programa aprende, está
73 | associada a um conjunto de configurações previamente definidas, denominadas de
74 | hiperparâmetros.
75 |
76 | Inicialmente, há uma certa subjetividade envolvida na definição inicial dos
77 | hiperparâmetros dos modelos, que ao longo do seu desenvolvimento vão sendo
78 | ajustados em conformidade com os dados. O processo de ajuste dos hiperparâmetros
79 | com o intuito de melhorar o desempenho do modelo é conhecido como *fine-tuning*.
80 | O conjunto de hiperparâmetros está associado ao tipo de modelo que está sendo
81 | desenvolvido, que por sua vez possuem características de aprendizado diferentes,
82 | conforme mostrado na Figura \@ref(fig:ml-diagram).
83 |
84 | ```{r ml-diagram, out.width="90%", echo=FALSE ,fig.align="center", fig.cap='Diagrama dos tipos de aprendizado em machine learning.'}
85 | knitr::include_graphics("assets/ml-diagram.png")
86 | ```
87 |
88 | ### Aprendizado supervisionado
89 | No aprendizado supervisionado, o modelo recebe um conjunto de entradas com suas
90 | respectivas saídas e busca encontrar uma função que estabeleça uma relação
91 | aproximada entre elas. Mais formalmente, o modelo baseado no
92 | aprendizado supervisionado busca encontrar uma função $h(x_{i})$, denominada
93 | hipótese, que se aproxime da função $f(x_{i})$, onde $f(x_{i})$ é a saída da
94 | $i$-ésima entrada de $x$ [@norvig2002modern].
95 |
96 | Os hiperparâmetros dos modelos baseados em aprendizado supervisionado são
97 | configurados com intuito de calibrar seu nível de assertividade e precisão.
98 | Essas características estão associadas ao *bias* e variância do modelo. O *bias*
99 | está relacionado à capacidade do modelo se ajustar aos dados aos quais lhes
100 | foram apresentados durante o treinamento. Já a variância é a variabilidade das
101 | previsões do modelo. A complexidade do modelo aumenta a medida que ele vai
102 | se ajustando aos dados, em contrapartida vai perdendo também a sua capacidade
103 | de generalização, que faz com que variância seja aumentada. Os hiperparâmetros
104 | devem ser configurados de tal forma equilibrar o *bias* e a variância, este
105 | equilíbrio é denominado *trade-off*. Para modelos lineares, a complexidade do
106 | modelo deve ser ajustada de tal forma que o *bias* e a variância tenham o menor
107 | valor possível. Já para modelos não lineares, o ponto de equilíbrio deve ser
108 | onde a complexidade do modelo possui o menor *bias* e maior variância. A Figura
109 | \@ref(fig:trade-off) mostra um esquema para a complexidade ideal em modelos
110 | lineares e não lineares.
111 |
112 | ```{r trade-off, out.width="90%", echo=FALSE ,fig.align="center", fig.cap='Esquema do *trade-off* no aprendizado supervisionado.'}
113 | knitr::include_graphics("assets/01_introduction/trade-off.png")
114 | ```
115 |
116 | O ajuste desbalanceado da complexidade do modelo pode acarretar nos problemas de
117 | *underfitting* (sub-ajuste) e o *overfitting* (superajuste). O problema de
118 | *underfitting* está associado a falta de capacidade do modelo na representação
119 | dos dados. Já no *overfitting* o modelo se ajusta muito aos dados e perde a
120 | sua capacidade de generalização, que faz com que o erro seja muito alto ao ser
121 | apresentado novas amostras. A Figura \@ref(fig:fitting) mostra um exemplo com
122 | diferentes ajustes do modelo aos dados.
123 |
124 | ```{r fitting, out.width="90%", echo=FALSE ,fig.align="center", fig.cap='Diferentes ajustes do modelo aos dados.'}
125 | knitr::include_graphics("assets/01_introduction/fitting.png")
126 | ```
127 |
128 | Os modelos de aprendizado supervisionado estão associados às tarefas de
129 | regressão e classificação. Nas tarefas de regressão, o modelo deve buscar o
130 | ajuste de uma função que melhor se aproxima os dados de entrada com os dados de
131 | saída. Já os modelos de classificação buscam o ajuste em uma função que melhor
132 | separe um conjunto de variáveis categóricas. Os modelos de regressão e
133 | classificação são melhor apresentados neste livro nos capítulos
134 | [2](https://dataat.github.io/introducao-ao-machine-learning/regress%C3%A3o.html)
135 | e [3](https://dataat.github.io/introducao-ao-machine-learning/classifica%C3%A7%C3%A3o.html)
136 | , respectivamente.
137 |
138 | ### Aprendizado Não supervisionado
139 | O aprendizado não supervisionado, diferente do aprendizado supervisionado,
140 | deve fazer inferências a partir de um conjunto de dados que não foi rotulado,
141 | classificado ou categorizado previamente. Este tipo de aprendizado é amplamente
142 | utilizado para a descoberta de padrões ocultos nos dados. Este tipo de abordagem
143 | segue o fluxo apresentado na Figura \@ref(fig:ul).
144 |
145 | ```{r ul, echo=FALSE ,fig.align="center", fig.cap='Fluxo de execução do aprendizado não supervisionado.'}
146 | knitr::include_graphics("assets/01_introduction/unsupervised-learning.png")
147 | ```
148 | As tarefas de agrupamento e redução de dimensionalidade estão entre as
149 | principais tarefas executadas pelos algoritmos de aprendizado não
150 | supervisionado. Essa abordagem também é amplamente utilizada para identificação
151 | de anomalias nos dados.
152 |
153 | Para as tarefas de agrupamento, o modelo recebe um conjunto de dados não
154 | rotulado, e partir disso busca agrupá-lo com base em alguma característica de
155 | similaridade, por exemplo, a distância entre os pontos. A quantidade de grupos
156 | pode ser definida previamente, ou pode ficar a cargo do próprio modelo. Os
157 | sistemas de recomendações, geralmente presentes na plataformas de
158 | entretenimento, é uma das principais aplicações que utilizam essa abordagem. No
159 | capítulo [4](https://dataat.github.io/introducao-ao-machine-learning/agrupamento.html)
160 | deste livro as técnicas de agrupamento são apresentadas com mais detalhes.
161 |
162 | A redução de dimensionalidade é uma técnica que utiliza o aprendizado não
163 | supervisionado para a redução do número de variáveis. Essa técnica é utilizada
164 | para encontrar um número inferior de variáveis que melhor representam as
165 | características dos conjuntos de dados. Essa técnica é amplamente utilizada na
166 | detecção de bordas, no contexto de processamento digital de imagens.
167 |
168 | Por serem eventos raros, as anomalias podem ser difíceis de identificar,
169 | principalmente em uma grande quantidade de dados. O aprendizado não
170 | supervisionado pode ser utilizado na detecção dessas características. Uma das
171 | tarefas em que pode ser aplicado esse recurso é na detecção de transações
172 | fraudulentas. Além disso, a identificação de anomalias em um conjunto de dados,
173 | pode afetar no treinamento de um modelo utilizando o aprendizado supervisionado,
174 | agindo como ruído nos dados.
175 |
176 | ### Aprendizado por reforço
177 | No aprendizado por reforço os modelos são treinados para tomarem uma sequência
178 | de decisões e um ambiente incerto e complexo. Nessa abordagem, os agentes possuem
179 | um estado que é alterado após realizar uma ação que é executada de forma
180 | aleatória, com base nessa ação, os agentes podem ser penalizados ou
181 | recompensados. Caso a ação do agente gere recompensas, então ela será
182 | reforçada para o seu próximo estado [@goodfellow2016deep]. Nessa abordagem o
183 | modelo pode utilizar a tentativa e erro de forma a maximizar suas recompensas. A
184 | Figura \@ref(fig:rl) mostra o fluxo clássico da abordagem baseada no
185 | aprendizado por reforço.
186 |
187 | ```{r rl, out.width="70%", echo=FALSE ,fig.align="center", fig.cap='Fluxo clássico do aprendizado por reforço.'}
188 | knitr::include_graphics("assets/01_introduction/rl.png")
189 | ```
190 |
191 | O ambiente é o local em que o agente pode interagir tomando suas decisões. A
192 | *priori* o agente não possui nenhuma informação a respeito do ambiente, mas ele
193 | vai o conhecendo no decorrer de suas experiências para evoluir seus estados. O
194 | estado diz respeito às condições atuais do agente e do ambiente. O estado do
195 | agente é atualizado com base em suas recompensas ou penalidades que são
196 | adquiridas após suas ações. As ações são as interações do agente com o
197 | ambiente. A recompensa é um sinal positivo que é ativado reforçando uma ação do
198 | agente, já penalidade, é um sinal negativo que faz com que a ação do agente seja
199 | esquecida.
200 |
201 | Esse tipo de abordagem é amplamente utilizada em jogos. Com base em suas
202 | experiências, um agente agente pode aprender jogos com regras complexas como o
203 | xadrez. Nesse caso, o ambiente é o tabuleiro de xadrez, o estado é o
204 | posicionamento das peças, a ação é o movimento da peça, a recompensa é eliminar
205 | uma peça adversária e a penalidade é a perda de uma peça após o movimento.
206 |
207 | A aprendizado por reforço também está presente nos algoritmos dos veículos
208 | autônomos. Onde, o ambiente é o próprio local onde o veículo está presente, o
209 | estado é localização e percepção dos obstáculos capturadas pelos sensores, a
210 | ação são os comandos de direção, aceleração e freio, a recompensa é a
211 | a aproximação do destino e a penalidade pode ser a colisão com algum obstáculo.
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/src/references.Rmd:
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1 | # Referências Bibliográficas
2 |
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