Aula 4 - Modelos de machine learning; pré-processamento de variáveis preditoras
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- เผยแพร่เมื่อ 2 ธ.ค. 2024
- Esta é a quarta das nove aulas do curso " Inteligência Artificial em saúde: o uso de machine learning" (goo.gl/Ny5UTJ) , ministrado pelo professor Alexandre Chiavegatto Filho especialmente para o Canal USP.
Imagens: Lucca Alves e Rafael Simões. Edição e finalização: Rafael Simões.
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Excelente curso. Vai direto aoassunto. Parabésn aos idealizadores e ao professor ministrante da disciplina.
Muito boa a abordagem da aula em relação às razões que levam um algortimo de ML a ter uma performance preditiva ruim, ou seja, a importância de se fazer as escolhas certas dos algoritmos.
Sensacional poder ter acesso a esse curso, sou graduado em Biomedicina e me interesso muito pela área
Excelente, ajudou muito!
Excelente curso Prof. Alexandre! Parabéns pela iniciativa.
Muito interessante, sobre as variáveis com correlação alta eu sempre cometi o "erro" de fazer um feature selection pro algorítmo no pre-processamento selecionando as variáveis com maior correlação pois não sabia que isso causava a instabilidade mensionada no vídeo. A curto prazo você consegue uma acurácia melhor, porém não vale a pena pela instabilidade.
Alexandre, meus Parabéns!
Muito bom suas aulas.
Parabéns, muito didático para quem está começando e quer ter uma visão geral do assunto, mas eu faria algumas "ressalvas estatísticas". Por exemplo, imputação de dados ou a estratégia de criar categoria para dados faltantes também são utilizados em inferência, não é uma exclusividade ou vantagem de machine learning. Não entendo absolutamente nada de Big Data e Machine Learning, mas detalhes como esse me chamaram a atenção.
Olá Ângela! Obrigado pela mensagem!
Muito bom parabéns!
Otima Aula.
Professor no caso do n-1 eu não vou ter um problema de desempenho?
Eu fico imaginando esses dados nas mãos dos planos de saúde suplementar. O plano de saúde sabendo que daqui a 6 anos posso desenvolver câncer de intestino
Xadrez é um jogo muito simples? Tá de brincadeira 😂😂😂😂😂
Temos mais combinações no xadrez do que átomos no universo.