Aprendizagem Automática em Marketing

Objetivos

Caracterização geral

Código

200203

Créditos

7.5

Professor responsável

Nuno Miguel da Conceição António

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

1. Introdução ao aprendizagem e aprendizagem automática
2. Generalização e overfitting
3. Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
4. Classificação, agrupamento, regressão, previsão
5. Medidas de desempenho de um modelo de Aprendizagem Automática
6. Redes Neurais Supervisionadas
7. Redes Neurais Não Supervisionadas
8. Aprendizagem Profunda
9. Programação Genética
10. Menção sobre support vector machines e redes bayesianas
11. Aplicação a casos de teste da vida real na área do Marketing

Bibliografia

- Andrew Ng. Machine Lear ning Yearning. Online Book: http://www.mlye arning.org. 2017.
- Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, and Hsuan-Tien Lin. Learning from Data. AMLBook. 2012.