Folha de consulta: Machine Learning

O essencial das 27 aulas, de F1 a E5, em oito páginas A4 em paisagem (quatro folhas, frente e verso):

• Páginas 1 a 3, o fluxo supervisionado etapa por etapa: no alto da página 1, os dois fluxos (o supervisionado e o sem rótulo, com texto); depois, em cada etapa do supervisionado, o que decidir, as fórmulas, o código que se repete nos labs, as armadilhas e um diagnóstico rápido do tipo "sintoma → causa → o que fazer". Vai de formular e dividir até explicar o modelo e colocá-lo em produção.
• Página 4, sem rótulos e texto: redução de dimensionalidade, agrupamento (k-means, DBSCAN, HDBSCAN e hierárquico), representação de texto (bag-of-words, TF-IDF e embeddings) e modelagem de tópicos (LDA, NMF e BERTopic).
• Páginas 5 e 6, os modelos um a um: dos baselines ao gradient boosting e às redes neurais (página 5); dos não supervisionados aos modelos de tópicos (página 6). Como cada um prevê ou agrupa, o que aprende, os botões (com o nome no scikit-learn), quando brilha e onde engana.
• Páginas 7 e 8, aula a aula: a pergunta de cada aula, o que levar dela e a armadilha mais comum.

As cores são as mesmas do caderno de atividades, do mapa dos conceitos e das cartas de estudo: cinza para o problema e a entrega, azul para dados e divisão, roxo para modelo, laranja para avaliação e vermelho para as armadilhas.

Use-a para consultar enquanto resolve o caderno de atividades ou faz o projeto. Para revisar, o mapa dos conceitos mostra como as ideias se ligam e as cartas de estudo treinam a memória.

Baixar a folha (PDF) Mapa dos conceitos Cartas de estudo

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