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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    #CanalUSP #AulasUSP #JornaldaUSP

ความคิดเห็น • 14

  • @kalledfabio
    @kalledfabio 6 ปีที่แล้ว +7

    Excelente curso. Vai direto aoassunto. Parabésn aos idealizadores e ao professor ministrante da disciplina.

  • @kedmaduarte5738
    @kedmaduarte5738 4 ปีที่แล้ว

    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.

  • @PedroBrandesitsme
    @PedroBrandesitsme 2 ปีที่แล้ว

    Sensacional poder ter acesso a esse curso, sou graduado em Biomedicina e me interesso muito pela área

  • @ericascheffel4527
    @ericascheffel4527 3 ปีที่แล้ว

    Excelente, ajudou muito!

  • @consteladigitaltech6412
    @consteladigitaltech6412 4 ปีที่แล้ว

    Excelente curso Prof. Alexandre! Parabéns pela iniciativa.

  • @XxGearx
    @XxGearx 5 ปีที่แล้ว

    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.

  • @Wedsonextremo
    @Wedsonextremo 6 ปีที่แล้ว +1

    Alexandre, meus Parabéns!
    Muito bom suas aulas.

  • @angelatavarespaes3940
    @angelatavarespaes3940 6 ปีที่แล้ว +2

    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.

    • @CanalUSP
      @CanalUSP  6 ปีที่แล้ว

      Olá Ângela! Obrigado pela mensagem!

  • @nathanborg
    @nathanborg 6 ปีที่แล้ว +2

    Muito bom parabéns!

  • @erasmoguedesoficial
    @erasmoguedesoficial 6 ปีที่แล้ว +2

    Otima Aula.

  • @charlestenorio4857
    @charlestenorio4857 5 ปีที่แล้ว

    Professor no caso do n-1 eu não vou ter um problema de desempenho?

  • @manassesefitene
    @manassesefitene 5 หลายเดือนก่อน

    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

  • @jmmoraes9186
    @jmmoraes9186 ปีที่แล้ว

    Xadrez é um jogo muito simples? Tá de brincadeira 😂😂😂😂😂
    Temos mais combinações no xadrez do que átomos no universo.