Extração de Conhecimento de Dados - João Gama
Data Mining (3ª Edição)
Edição/reimpressão:
2017
Páginas:
436
Editor:
Edições Sílabo
ISBN:
9789726189145
Idioma:
Português
10%
€20,90
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Envio até 4 dias
 

Sinopse

Este livro, agora em terceira edição, apresenta os temas clássicos e as tendências atuais nas áreas de aprendizagem automática, reconhecimento de padrões e análise de dados. Oferece uma perspetiva abrangente dos principais aspetos destas áreas.

O conteúdo está organizado em três grandes tópicos: Análise Exploratória de Dados, Métodos Preditivos e Tópicos Avançados. O livro é orientado para estudantes de mestrado e doutoramento, introduzindo o leitor nos principais conceitos e algoritmos de aprendizagem automática e apontando caminhos para a sua implementação prática. Com uma abordagem equilibrada entre tópicos básicos e avançados e com um forte caráter didático o livro preenche uma lacuna de obras abrangentes e atualizadas voltadas para o púbico de língua portuguesa.

Em Extração de Conhecimento de Dados, os autores combinam as suas experiências no ensino e na investigação para apresentar os principais conceitos bem como a sua utilização em problemas reais. Este livro pode ser adotado como livro-texto ou material de apoio para estudantes de mestrado e doutoramento nas áreas de inteligência artificial, aprendizagem automática, análise de dados e sistemas inteligentes.

Os leitores terão acesso a uma obra abrangente sobre os principais temas numa das áreas da informática e ciências da computação com maior crescimento e impacto industrial nos últimos anos.

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Autor


João Gama

Investigador no LIAAD-INESC TEC e Professor Associado na Faculdade de Economia da Universidade do Porto. A sua área de investigação é a aprendizagem automática, principalmente em fluxos contínuos de dados. Publicou mais de 120 artigos científicos em conferências e revistas internacionais. Organizou várias conferências internacionais e séries de workshops em Data Streams Analysis. É membro do Editorial board de várias revistas internacionais nas áreas de aprendizagem automática e extração de conhecimento em bases de dados. É autor de um livro recente em Knowledge Discovery from Data (...)

Bibliografia

2017
Edições Sílabo
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Ana Carolina Lorena

Professora Adjunta do Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) da Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), em São José dos Campos-SP, Brasil. É doutorada em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP-São Carlos. Publicou trabalhos em periódicos e conferências internacionais nos temas de classificação de dados e sistemas inteligentes (...)

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2017
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Katti Faceli

Professora Adjunta da Universidade Federal de São Carlos, Campus de Sorocaba. É doutorada em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP-São. Publicou diversos trabalhos em periódicos e conferências internacionais nos temas de bioinformática, análise de agrupamento e sistemas inteligentes (...)

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2017
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Márcia Oliveira

Estudante de Doutoramento na Faculdade de Economia da Universidade do Porto e investigadora no LIAAD-INESC TEC, o laboratório de Inteligência Artificial e Análise de Dados da Universidade do Porto. É espe-cialista em análise de redes (...)

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2017
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André Ponce de Leon Carvalho

Professor Titular da Universidade de São Paulo, possui Graduação e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (1987), PhD em Electronics pela University of Kent (1994), Reino Unido. Os temas de investigação focam na área de aprendizagem automática, principalmente em computação bioinspirada e sistemas inteligentes híbridos, tendo orientado vários alunos de mestrado e doutoramento. Possui vários trabalhos publicados em diversos periódicos e conferências, além de ter organizado conferências e números especiais de periódicos. É membro do CEPID – Centro de Matemática e Estatística Aplicada à Indústria do ICMC-USP e coordena o Núcleo de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados da Universidade de São (...)

Bibliografia

2017
Edições Sílabo

Características

Ano de edição ou reimpressão: 2017

Editor: Edições Sílabo

Idioma: Português

Dimensões: 168 x 239 x 21 mm

Encadernação: Capa mole

Páginas: 436


Tipo de Produto: Livro

Classificação Temática:

Livros em Português
Informática > Base de Dados


Extração de Conhecimento de Dados
 

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