Inferência em Ciências e Aprendizagem de Máquina
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Inferência em Ciências e Aprendizagem de Máquina

Filosofia e aplicações com estatística e probabilidade.

Sobre o Livro

Uma perspectiva contextualizando filosofia da ciência  e

matemática aplicada com software.

Grupo de discussão no Telegram: http://t.me/cienciadados

Abstrações são apresentadas com rigor matemático para

soluções de problemas inspirados em exemplos históricos.

Prismas filosóficos diferentes norteiam a seleção de temas e princípios teóricos.

Cada tópico implementa soluções reais e inclui visualizações profissionais.

Entenda o eixo com as origens históricas, abstrações e conexões essenciais por trás desse campo. Aprenda a implementar algoritmos em estado da arte visando performance e significado.

ISBN 978-65-00-49305-4

Sobre o Autor

Felipe Coelho Argolo
Felipe Coelho Argolo

Pesquisador do Laboratório de Neurociências Clínicas da Universidade Federal de São Paulo.

Médico formado pela Universidade Federal da Bahia (Prêmio Prof. Alfredo Thomé de Brito).

Formação complementar em matemática aplicada e psiquiatria computacional (ETH).

Códigos abertos (incluindo este livro): https://github.com/fargolo

Publicações: https://bit.ly/2LBtRLP ;

Blog: http://d-van.org.

Sumário

Capítulo 1 - ADINKRAHENE - Centro e dispersão • Centro e dispersão – Média e variância • Distribuição normal • Ciência experimental e o Teorema do limite central • Momentos Capítulo 2 - DWENNIMMEN (Força e humildade) - Método hipotético dedutivo e os tentilhões de Darwin • Pássaros em Galápagos • Método hipotético-dedutivo e Testes de hipótese – Valor p – Distribuição t de Student e teste t Capítulo 3 - FUNTUNFUNEFU-DENKYEMFUNEFU (Crocodilos unidos) - Sobre associações • Prelúdio: Quem precisa do valor p? • Tamanho de efeito: D de Cohen • Correlações lineares – Coeficiente de correlação ρ de Pearson – Predições com regressão linear • Correlações e testes não paramétricos – ρ de Spearman – Teste U de Mann Whitney Capítulo 4 - AKOMA NTOSO (Corações conectados) - Análise multivariada, grafos e inferência causal • Regressão múltipla – Colinearidade • Grafos e trajetórias causais – Mediação e moderação – Análise fatorial – Equações estruturais Capítulo 5 - NEA ONNIM NO SUA A, OHU (Aquele que não conhece pode conhecer pelo aprendizado) - Neurônios • Regressão logística • Um neurônio artificial: O perceptron – História e implementação do zero : Mark I • Redes Neurais e Deep learning (múltiplas camadas) • Gradient Descent • Backpropagation Capítulo 6 - SANKOFA (Voltar e buscar) - Contexto e inferência Bayesiana • Probabilidades – Frequencistas e Bayesianos • Muitos métdos científicos: Feyerabend, Carnap e Quine • Inferência Bayesiana – Teorema de Bayes – Intuições: prior, likelihood, posterior e probabilidades marginais – Comparação de amostras com distribuição normal – Correlação linear • Estimadores e Métodos Markov Chain Monte Carlo – Soluções fechadas, Gradient Descent e MCMC • Estimadores e Métodos Markov Chain Monte Carlo • Escolhendo priors e verificando posteriors

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