#PYTHON
ESTE VÍDEO (7): Nesse vídeo aprenderemos os conceitos e a implementação simplificada com um exemplo prático do agrupamento. O agrupamento é uma das principais tarefas de aprendizado de máquina, permitindo analisar dados e particioná-los de acordo com similaridades e diferenças entre si para diversos objetivos como estratégia de gestão de clientes, segmentação para campanhas de marketing, identificação de padrões em dados. Tudo isso é feito sem necessidade de rótulos prévios, pois os modelos trabalham pela interpretação das características dos próprios dados. No vídeo ensinaremos com realizar a tarefa com o algoritmo K-Means.
Notebook com exemplo usado na aula:
https://github.com/janiosl/python.ds/...
Conjunto de dados: https://github.com/MLRG-CEFET-RJ/ml-c...
ÍNDICE DE ESTUDO:
00:00 - Introdução sobre agrupamento
03:53 - Algoritmo k-Means
13:10 - Implementação com Scikit-Learn
Referências
Bezerra, Eduardo (2016) Introdução à Aprendizagem Profunda. Disponível em: https://www.researchgate.net/publicat..., julho de 2020.
Géron, Aurélien (2019). Mãos à Obra Aprendizagem de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow: Conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes. Traduzido por Rafael Contatori. Alta Books.
Grus, Joel (2016). Data Science do Zero: Primeiras regras com Python. Traduzido por Welington Nascimento. Alta Books.
Han, Jiawei. Kamber, Micheline. Pei, Jian (2012) Data Mining: Concepts and techniques. Morgan Kaufmann, 3rd Edition.
McKinney, Wes (2018). Python para Análise de Dados: tratamento de dados com pandas, numpy e iPython. Traduzido por Lúcia A. Kinoshita. Novatec.
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Leitura complementar e tutoriais:
• Documentação Scikit-Learn sobre agrupamento: https://scikit-learn.org/stable/modul...
• Playlist Mineração de Dados (Prof. Eduardo Ogasawara - Mestrado PPCIC): • 📊 Mineração de Dados – Fundamentos e Algor...
• Tutorial sobre agrupamento (Prof. Eduardo Bezerra - Mestrado PPCIC): https://github.com/MLRG-CEFET-RJ/ml-c...
• Ilustração animada do algoritmo K-Means: http://shabal.in/visuals/kmeans/2.html
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