Extração de Conhecimento de Dados Data Mining

Mais informações
Autor:
Carvalho, André Ponce De Leon (veja mais livros deste autor)
Faceli, Katti (veja mais livros deste autor)
Gama, João (veja mais livros deste autor)
Lorena, Ana Carolina (veja mais livros deste autor)
Oliveira, Márcia (veja mais livros deste autor)
Editora:
Sílabo(veja mais livros desta editora)

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Sinopse

Este livro, agora em terceira edição, apresenta os temas clássicos e as tendências atuais nas áreas de aprendizagem automática, reconhecimento de padrões e análise de dados. Oferece uma perspetiva abrangente dos principais aspetos destas áreas. O conteúdo está organizado em três grandes tópicos: Análise Exploratória de Dados, Métodos Preditivos e Tópicos Avançados. O livro é orientado para estudantes de mestrado e doutoramento, introduzindo o leitor nos principais conceitos e algoritmos de aprendizagem automática e apontando caminhos para a sua implementação prática. Com uma abordagem equilibrada entre tópicos básicos e avançados e com um forte caráter didático o livro preenche uma lacuna de obras abrangentes e atualizadas voltadas para o púbico de língua portuguesa. Em Extração de Conhecimento de Dados, os autores combinam as suas experiências no ensino e na investigação para apresentar os principais conceitos bem como a sua utilização em problemas reais. Este livro pode ser adotado como livro-texto ou material de apoio para estudantes de mestrado e doutoramento nas áreas de inteligência artificial, aprendizagem automática, análise de dados e sistemas inteligentes. Os leitores terão acesso a uma obra abrangente sobre os principais temas numa das áreas da informática e ciências da computação com maior crescimento e impacto industrial nos últimos anos.

Ficha técnica

Código de barras:
9789726189145
Dimensões:
2.20cm x 17.00cm x 24.00cm
Edição:
3ª-Edição 2017
Data da Edição:
01/09/2017
Marca:
Sílabo
Idioma:
Português Europeu
ISBN:
9726189144
ISBN13:
9789726189145
Número de páginas:
436
Peso:
670 gramas
Encadernação:
Brochura/Capa Mole
Tags:
Informática;Data Warehousing;Data Warehouse;Big Data