Ciência de Dados Complexos
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Canal sobre Ciência de Dados e IA, onde divulgamos livros, tutoriais, cursos, palestras e muito mais. Tudo gratuito. Gerenciado pelo prof. Francisco Rodrigues (USP). Aulas online sobre Estatística e CD no Youtube: https://youtube.com/franciscorodrigues
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آرشیو پست ها
Excelente livro em pdf: Bayesian Data Analysis
http://www.stat.columbia.edu/~gelman/book/
Biblioteca em Python para regressão simbólica: Versão 1.0 anunciada.
https://ai.damtp.cam.ac.uk/pysr/
Mais um texto no Medium: (Spoiler, vocês conhecem a regressão simbólica?)
https://medium.com/@francisco-rodrigues/kepler-o-primeiro-cientista-de-dados-692916970e1d
Novo texto no Medium:
https://francisco-rodrigues.medium.com/a-era-da-complexidade-e648432f560a
Livro disponível online:
Causal Inference in R
https://www.r-causal.org/
Livro em pdf disponível:
Theoretical Foundations of Conformal Prediction
https://arxiv.org/abs/2411.11824
Pessoal, não sei se é possível ver no Telegram, mas no Firefox ou Chrome eu consigo ver os posts anteriores do canal. São 4 anos de informações!
https://t.me/s/cdcomplexos
Artigo que discute as diferentes funções de custo e métricas de avaliação de models em deep learning.
Loss Functions and Metrics in Deep Learning
https://arxiv.org/abs/2307.02694
🚨Pessoal, para quem for se matricular, é necessário pagar a taxa nesse link e enviar o comprovante no sistema Apolo (link na mensagem anterior).
https://www.fafq.org.br/pagamento-fundamentos-probabilidade-estatistica-ciencia-de-dados/
Aqueles que tiverem interesse para concorrer às 15 bolsas disponíveis, não precisam fazer o pagamento. As bolsas serão selecionadas de acordo com critérios socioeconômicos.
🚨Pessoal, estão abertas inscrições para o meu curso 𝐅𝐮𝐧𝐝𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐨𝐬 𝐝𝐞 𝗣𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱𝗲 𝗲 𝗘𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗮 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗖𝗶𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗱𝗲 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝗱𝗼𝘀. O curso será de 27/01/2025 a 27/02/2025, totalmente online.
O curso é aberto a todos os públicos. 𝐕𝐚𝐠𝐚𝐬 𝐥𝐢𝐦𝐢𝐭𝐚𝐝𝐚𝐬!🚨
📘O curso cobrirá o conteúdo do meu livro, que está para ser lançado:
📘Bibliografia:
Francisco A. Rodrigues, Probabilidade e Estatística: Teoria Simulação e Dados, UICLAP, 2024.
https://uspdigital.usp.br/apolo/apoObterCurso?cod_curso=550400569&cod_edicao=24001&numseqofeedi=1
Quem quiser aprender sobre a complexidade, recomendo esse livro. Embora um pouco antigo, ainda é muito útil para entender os sistemas dinâmicos e complexos. Eu estudei esse livro há muitos anos, quando ainda era aluno de doutorado, e ainda uso nas minhas aulas. Disponível gratuitamente online:
https://necsi.edu/dynamics-of-complex-systems
O método do cotovelo (elbow) é um dos mais usados para escolher o número de clusters no agrupamento de dados. No entanto, há problemas no seu uso, conforme comentado nesse artigo:
Stop using the elbow criterion for k-means
https://arxiv.org/abs/2212.12189
Livro disponível em pdf:
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3bookaug20_2024.pdf
Excelente artigo sobre Autoencoders:
Autoencoders and their applications in machine learning: a survey
https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-023-10662-6
𝐀 𝐠𝐮𝐢𝐝𝐞 𝐭𝐨 𝐦𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐟𝐨𝐫 𝐛𝐢𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐬𝐭𝐬
Este tutorial de aprendizado de máquina, embora destinado principalmente a biólogos, é realmente excelente. Ele aborda os fundamentos, esclarece a terminologia principal e explora as tecnologias mais recentes. Vale a pena a leitura!
