Curso de Inteligência Artificial para todos - Árvore de Decisão - Aula 3

Curso de IA generativa atualizado e com Certificado em https://di.school/ Esta é a 3a aula do Crash Course de Inteligência Artificial para todos. Nesta aula, vamos aprender um pouco mais sobre aprendizado supervisionado em machine learning, trabalhando com uma técnica de classificação. Vamos trabalhar com um dataset real disponibilizado pelo Hospital Albert Einstein, com resultados de testes para covid-19. Também vamos aprender a avaliar um modelo usando Acurácia, F1-Score, Precisão, Recall e Matriz de Confusão. 00:00 - Introdução 02:51 - Teoria da Árvore de Decisão 42:43 - Overfit e Underfit 50:41 - Árvore de Decisão com Python e Scikit learn 01:11:03 - Acurácia, Precisão, Recall, F1-score e Matriz de Confusão A aula está dividida em dois momentos: no primeiro, apresento a teoria sobre árvore de decisão, entropia e ganho de informação; na segunda, apresento o código para treinarmos um modelo de regressão usando Python e o framework scikit-learn. Eu disponibilizei todo o código com comentários (e o conjunto de dados de treinamento) no repositório do curso no Github . Também criei um notebook no Google Colab com o mesmo código: Repositório GitHub: https://github.com/diogocortiz/Crash-Course-IA Compartilhe, dê seu like e se inscreva no canal. Preciso da sua ajuda! Siga nas redes sociais: Instagram: https://www.instagram.com/diogocortiz/ Twitter: https://www.twitter.com/diogocortiz Linkedin: https://www.linkedin.com/in/diogocsilva Blog: https://www.diogocortiz.com.br