💡 Repositório de Técnicas em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados não estruturados e estruturados.

Este repositório reúne uma ampla variedade de técnicas de aprendizado de máquina, mineração de dados e ciência de dados aplicadas em diferentes domínios e contextos. Ele está organizado por tópicos, cada um contendo códigos, exemplos práticos e anotações que facilitam o entendimento e aplicação dos conceitos.

📂 Estrutura do Repositório

📊 Aprendizado de Máquina e Modelos Preditivos

• Classificacao: Técnicas de classificação supervisionada como SVM, Decision Trees, k-NN, etc.
• Regressao: Modelos de regressão linear, regressão polinomial e outras variações.
• RedesNeuraisRecorrentes: Modelos sequenciais como RNN, LSTM e GRU.
• GAN: Redes Adversárias Generativas.
• GNNs: Graph Neural Networks para aprendizado sobre grafos.

🧠 Aprendizado Especializado

• AprendizadoPorReforco: Métodos de aprendizado por reforço (Q-learning, Deep Q-Networks, etc.).
• AprendizadoPorMetrica: Técnicas baseadas em aprendizado por similaridade, como k-NN adaptativo.
• Fuzzy: Sistemas de inferência fuzzy e lógica nebulosa.
• ReconhecimentoFaces: Algoritmos para detecção e reconhecimento facial.

🔍 Mineração de Dados

• MineracaoTextos: Técnicas de NLP, como bag-of-words, TF-IDF e embeddings.
• MineracaoAudios: Análise e classificação de dados de áudio.
• MineracaoImagens: Extração e análise de características em imagens.
• MineracaoRedesHeterogeneas: Mineração em grafos heterogêneos com múltiplos tipos de nós e arestas.

📈 Séries Temporais e Dados Complexos

• SeriesTemporais: Modelos para previsão temporal (ARIMA, Prophet, etc.).
• RedesComplexas: Análise e modelagem de redes complexas e sistemas interconectados.

🧪 Pré e Pós-Processamento

• PreProcessamento: Técnicas de normalização, redução de dimensionalidade, limpeza e transformação.
• PosProcessamento: Ajustes e refinamentos pós-modelagem.
• DadosDesbalanceados: Estratégias para lidar com dados desbalanceados como oversampling e undersampling.

📚 Técnicas Avançadas e Tópicos Complementares

• Agrupamento: Métodos não supervisionados como k-means, DBSCAN, etc.
• MedidasProximidade: Distâncias e similaridades (Euclidiana, Cosseno, etc.).
• BigDataSpark: Processamento de grandes volumes de dados com Apache Spark.
• RegrasAssociacao: Descoberta de padrões com algoritmos como Apriori e FP-Growth.
• TopicModelling-LDA: Modelagem de tópicos com Latent Dirichlet Allocation (LDA).

📁 Outros

• Bases de dados: Conjunto de bases utilizadas nos exemplos e testes.

🧭 Objetivo

O objetivo principal é fornecer uma base prática e acessível para estudantes e pesquisadores que desejam aprofundar seus conhecimentos em aprendizado de máquina, mineração de dados e inteligência artificial.

🛠️ Requisitos

• Python 3.x
• Jupyter Notebook
• Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.

Consulte os arquivos individuais para dependências específicas.

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