Árvore de decisão - Como funciona (Machine Learning)

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Árvores de decisão são algoritmos muito úteis no ramo do aprendizado de máquina, pois foram a base para muitos outros algoritmos mais avançados como Random Forest, Extra Trees, Gradient Boosting, entre outros. Nesse vídeo estaremos ensinando o algoritmo de decision tree que utiliza o cálculo de entropia e ganho de informação. Em outros vídeos, abordaremos também decision tree sendo construída a partir do índice Gini.

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Esse vídeo está organizado da seguinte forma:
00:00 Introdução
01:46 Conceito de árvore de decisão para problemas de classificação
03:30 Criando retas para separar os dados em duas classes
07:15 Uma árvore pode ser construída de diferentes formas
08:00 Outro exemplo de árvore de decisão, utilizando dados contínuos
11:52 A fórmula da entropia e do ganho de informação
12:30 Aplicando as fórmulas de entropia e ganho de informação em um problema na prática (3 variáveis, duas classes)
19:30 O gráfico da entropia
20:44 O significado da entropia
23:26 Calculando o ganho de informação a partir da entropia
23:55 Como identificar nó filho, nó pai e ramos de uma árvore de decisão
27:21 Calculando o peso dos nós filhos
38:02 O que significa ganho de informação (conceito)
39:50 Próximos passos sobre algoritmos de machine learning

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