[ABE-L] Curso sobre aprendizagem estatística supervisionada

[Florencia Leonardi]

Prezados redistas,

O Programa de Pós-graduação em Estatística da USP, com o apoio do
CEPID-Neuromat, convida a todos para o curso "Tópicos selecionados na
aprendizagem de máquina supervisionada", que será ministrado pelo
Prof. Vladimir Pestov, professor Emérito da Universidade de Ottawa e Prof.
Visitante da UFSC e UFBA.

O curso será do 18 ao 29 de novembro, às 16:00, na sala multiusos do NUMEC.
A inscrição pode ser realizada pelo endereço
https://forms.gle/7aUP38hMBPKKCJmx7.

Segue embaixo desta mensagem um resumo do curso.

Atenciosamente
Florencia

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Resumo: Neste minicurso de pós-graduação de 9 aulas vamos apresentar
uma seleção de tópicos tratando-se da aprendizagem de máquina
estatística supervisionada, tirados do livro do palestrante [1]. A
seleção dos assuntos e o ritmo de apresentação vão ser decididos de
forma interativa, e uma sequência possível seria: regras de
aprendizagem, geometria de cubo de Hamming e concentração de medida,
dimensão de Vapnik-Chervonenkis, aprendizagem Provavelmente
Aproximadamente Correta (PAC), classes de Glivenko-Cantelli,
consistência universal e o classificador de k vizinhos mais próximos,
teorema de Cybenko sobre aproximação universal.

[1] Vladimir Pestov, Elementos da teoria de aprendizagem de máquina
supervisionada, IMPA, Rio de Janeiro, a 2019, viii + 488 pp., a ser
publicado de forma eletrónica.


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Florencia Leonardi
Professora Associada
Instituto de Matemática e Estatística
Universidade de São Paulo
http://www.ime.usp.br/~leonardi
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