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Público alvo

Este curso é voltado para geofísicos ou estudantes de geofísica que já ouviram falar de machine learning, mas não possuem conhecimento suficiente para aplicar as técnicas em seus bancos de dados.

Justificativa

A geofísica é uma área do conhecimento que se desenvolve essencialmente a partir da manipulação de dados digitais, obtidos de sistemas variados de aquisição. Uma característica comum dos bancos de dados geofísicos é o volume gigantesco de dados, o que torna de fundamental importância o domínio dos conceitos de big data e data mining. Para otimizar o aproveitamento dos dados adquiridos, também é interessante que técnicas de aprendizagem automática sejam usadas nas etapas de processamento. O presente mini-curso vai apresentar as técnicas mais usuais de machine learning com aplicações em dados geofísicos.

Objetivo

Compreender os princípios de quatro tópicos importantes: Implementar códigos utilizando módulos do Python. Compreender limitações e potencialidades de cada método.
Programa: Fundamentos de Machine learning. Redes neurais. SVM. Análise de Componentes Principais. Clustering.
Bibliografia: Bishop, C. (2006) Pattern Recognition and Machine Learning: Springer Press. Géron, A. (2017). Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. " O'Reilly Media, Inc."
Müller, A. C., & Guido, S. (2016). Introduction to machine learning with Python: a guide for data scientists. O'Reilly Media, Inc.
Raschka, S. (2015). Python machine learning. Packt Publishing Ltd.

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