Aprendizado de Máquina com Validação A/B Programado em Python

By Vitor Amadeu Souza

Book code: 835466

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Computing, Engineering and Technology

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Synopsis

Este livro apresenta uma abordagem prática para comparar modelos de machine learning por meio de testes A/B e análise estatística. Utilizando a base de dados Iris, dois modelos clássicos, Regressão Logística e Árvore de Decisão são treinados e avaliados com o objetivo de identificar qual deles apresenta melhor desempenho. A divisão controlada dos dados permite aplicar um teste A/B realista, onde cada modelo é testado em subconjuntos distintos, simulando um cenário de tomada de decisão baseada em desempenho.

Além da simples comparação por acurácia, a obra demonstra como construir uma tabela de contingência com acertos e erros e aplicar o teste qui-quadrado para verificar a significância estatística dos resultados. O leitor é guiado de forma clara e objetiva, sem exigir conhecimentos avançados, desenvolvendo habilidades essenciais para validar escolhas de modelos com base em evidências e não apenas em intuições ou métricas superficiais.

Features

Number of Pages 105
Edition 1 (2025)
Format A5 (148x210)
Binding Paperback with Flaps
Color Black and White
Paper Type Ahuesado 80g
Language Portuguese

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Talk to the Author

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia de Defesa, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng. Automotiva, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura, Eng.Mecânica, Eng.Acústica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos.

MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos.

Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para as áreas industrial, automotiva, médica, científica, comercial e de automação, entre outras, sob demanda. Sou professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa dedicada ao desenvolvimento de projetos embarcados, à comercialização de kits didáticos e à educação tecnológica nas áreas de microcontroladores (MCU), FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso. Sou associado à Sociedade Brasileira de Computação (SBC), à Sociedade Brasileira de Inteligência Artificial (SBIA) e à Sociedade Brasileira de Robótica (SBR).

Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros.

O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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