Objetivos

(10 - 15 minutos)

1. Introdução ao Python e Machine Learning: Fornecer aos alunos uma visão geral de Python e sua aplicação em machine learning, enquanto os orienta sobre a importância de aprender Python para Machine Learning. Este objetivo busca dar um panorama geral antes de mergulhar em aspectos mais específicos.

2. Entendimento dos Conceitos-Chave de Machine Learning: Familiarizar os alunos com os conceitos fundamentais de machine learning, como regressão, classificação, clusterização, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias. Este objetivo é crucial para que os alunos possam entender o contexto e a aplicação dos modelos que eles estarão treinando e testando.

3. Apresentação das Habilidades a Serem Desenvolvidas: Apresentar aos alunos as habilidades específicas que eles irão desenvolver ao longo do curso, desde o domínio do Python e suas bibliotecas, até a resolução de problemas complexos usando técnicas de machine learning. Este objetivo serve para dar aos alunos uma visão clara do que eles irão aprender e como essas habilidades se aplicam no campo da ciência de dados e machine learning.

Objetivos Secundários:

4. Motivação para Aprender: Inspirar e motivar os alunos a aprenderem Python para Machine Learning, apresentando exemplos da vida real de como essa habilidade é usada na indústria e em pesquisas para resolver problemas complexos. Este objetivo busca aumentar a motivação dos alunos e estimular a curiosidade para o aprendizado.

5. Abordagem Ética: Introduzir brevemente a necessidade de uma abordagem ética ao aplicar machine learning, destacando a importância de considerar viéses e discriminações em modelos. Isso prepara o terreno para discussões mais profundas sobre ética em aulas futuras.

Introdução

(15 - 20 minutos)

• Revisão de Conteúdos Relacionados: Relembrar aos alunos os conceitos fundamentais de Python e da biblioteca Scikit-learn. A revisão inclui a sintaxe básica de Python, estruturas de dados, controle de fluxo, funções e a introdução à análise de dados usando a biblioteca Pandas. Além disso, fazer um apanhado rápido sobre os fundamentos do Machine Learning e introdução à biblioteca Scikit-learn, que foram cobertos na aula anterior.

• Sugestão de Problemas Iniciadores: Propor aos alunos duas situações-problema que ilustram a necessidade do treinamento e teste de modelos em Machine Learning.

  1. Como prever se um cliente irá cancelar um serviço de assinatura com base em seu comportamento e interações anteriores?
  2. Como classificar se um email é spam ou não com base em seu conteúdo e remetente?

• Contextualizando a Importância do Assunto: Explicar aos alunos que treinar e testar modelos de Machine Learning é uma habilidade essencial em qualquer projeto de ciência de dados. A capacidade de treinar um modelo com precisão e avaliar seu desempenho corretamente é crucial para a criação de soluções eficazes que podem ser aplicadas para resolver problemas do mundo real.

• Ganhar a Atenção dos Alunos:

  1. Curiosidade: Compartilhar com os alunos que o algoritmo de Machine Learning foi usado para analisar o discurso de Martin Luther King Jr. e descobriu que seu famoso discurso "I Have a Dream" tinha uma probabilidade de apenas 35% de ser bem recebido no momento em que foi feito. Isso ilustra a importância do treinamento e teste adequados de modelos, pois um modelo mal treinado pode fornecer previsões imprecisas.
  2. História: Contar a história do como o Machine Learning tem sido usado no diagnóstico de doenças, como o câncer de mama. Modelos de ML bem treinados e testados têm mostrado resultados promissores na detecção precoce da doença, o que poderia salvar muitas vidas. Isso destaca a relevância do assunto da aula de hoje para a vida dos alunos e a sociedade em geral.

Desenvolvimento

(60 - 70 minutos)

• Revisão dos Conhecimentos Necessários: Revisar brevemente os conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, bem como os principais algoritmos de machine learning usados para problemas de classificação e regressão. Além disso, relembrar a sintaxe e os comandos básicos de Python e a utilização das bibliotecas NumPy e Pandas para manipulação de dados.

• Teoria: Treinamento de Modelos de Machine Learning:

  1. O que é Treinamento de Modelos? Explicar aos alunos que o treinamento de modelos envolve o uso de dados e um algoritmo para criar um modelo que pode fazer previsões com base em novos dados.
  2. Como Funciona o Treinamento de Modelos? Descrever o processo de treinamento de modelos, destacando a importância de dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste, e a necessidade de ajustar os parâmetros do modelo para melhorar seu desempenho.
  3. Overfitting e Underfitting: Explicar os conceitos de overfitting e underfitting, e como eles podem afetar a performance do modelo.
  4. Regularização: Introduzir o conceito de regularização como uma maneira de prevenir o overfitting.

• Teoria: Teste e Validação de Modelos:

  1. O que é Teste de Modelos? Explicar que o teste de modelos envolve a avaliação do desempenho do modelo usando um conjunto de dados de teste que não foi usado durante o treinamento.
  2. Métricas de Avaliação: Discutir diferentes métricas para avaliar o desempenho dos modelos, como precisão, recall, F1-score para problemas de classificação e erro quadrático médio para problemas de regressão.
  3. Validação Cruzada: Introduzir o conceito de validação cruzada como uma maneira de avaliar a capacidade do modelo de generalizar para novos dados.

• Atividade Prática 1: Treinamento e Teste de um Modelo de Classificação:

  1. Objetivo: O objetivo desta atividade é permitir que os alunos apliquem o que aprenderam sobre treinamento e teste de modelos em um problema de classificação.
  2. Materiais Necessários: Computador com Python e bibliotecas Scikit-learn, NumPy, Pandas instaladas. Conjunto de dados para classificação (por exemplo, o conjunto de dados Iris).
  3. Passo a Passo: Guiar os alunos através do processo de carregar o conjunto de dados, dividir os dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste, treinar um modelo de classificação (por exemplo, uma árvore de decisão), fazer previsões com o modelo e avaliar o desempenho do modelo usando métricas apropriadas.

• Atividade Prática 2: Treinamento e Teste de um Modelo de Regressão:

  1. Objetivo: O objetivo desta atividade é permitir que os alunos apliquem o que aprenderam sobre treinamento e teste de modelos em um problema de regressão.
  2. Materiais Necessários: Computador com Python e bibliotecas Scikit-learn, NumPy, Pandas instaladas. Conjunto de dados para regressão (por exemplo, o conjunto de dados de preços de casas de Boston).
  3. Passo a Passo: Guiar os alunos através do processo de carregar o conjunto de dados, dividir os dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste, treinar um modelo de regressão (por exemplo, regressão linear), fazer previsões com o modelo e avaliar o desempenho do modelo usando métricas apropriadas.

Estas atividades práticas permitirão aos alunos observar a teoria apresentada em funcionamento na prática. Além disso, através destas atividades, eles poderão entender melhor o processo de treinamento e teste de modelos de Machine Learning.

Retorno

(10 - 15 minutos)

• Discussão sobre as Atividades Práticas: Após a realização das atividades práticas, propor uma discussão em grupo em que os alunos compartilham suas experiências, dificuldades encontradas e como conseguiram resolvê-las. Destacar como os conceitos teóricos de treinamento e teste de modelos se aplicam nessas atividades.

• Revisão dos Conceitos-Chave: Fazer uma revisão rápida dos conceitos-chave abordados na aula, enfatizando a importância do treinamento e teste adequados de modelos de Machine Learning. Propor que os alunos reflitam sobre como esses conceitos se aplicam em cenários do mundo real.

• Perguntas de Reflexão: Pedir aos alunos que escrevam em um papel, em um minuto, respostas para as seguintes perguntas:

  1. Qual foi o conceito mais importante aprendido hoje?
  2. Quais questões ainda não foram respondidas?

• Feedback dos Alunos: Coletar os papéis e ler algumas respostas em voz alta para a classe, proporcionando feedback instantâneo sobre o que foi bem entendido e o que ainda precisa ser esclarecido.

• Lista de Exercícios: Sugerir uma lista de exercícios sobre o tópico apresentado em sala de aula para que os alunos resolvam em casa. Estes exercícios devem proporcionar oportunidades para os alunos praticarem o treinamento e teste de modelos de Machine Learning em diferentes contextos e com diferentes conjuntos de dados.

• Encerramento: Encerrar a aula reforçando a importância do tópico abordado e como ele se conecta com o conteúdo que será apresentado nas próximas aulas. Incentivar os alunos a continuar praticando e explorando mais sobre o tema em casa.

Conclusão

(10 - 15 minutos)

• Resumo dos Conteúdos: Revisar brevemente os principais tópicos discutidos durante a aula, relembrando os conceitos-chave de treinamento e teste de modelos de Machine Learning, overfitting e underfitting, regularização, métricas de avaliação e validação cruzada.

• Conexão entre Teoria e Prática: Enfatizar como a teoria apresentada foi aplicada durante as atividades práticas. Ressaltar como o treinamento e teste adequados de modelos de Machine Learning são cruciais para a criação de soluções eficazes e aplicáveis em situações reais.

• Materiais Complementares: Sugerir aos alunos que explorem mais sobre o assunto através de recursos extras como o livro "Python Machine Learning" de Sebastian Raschka, cursos online como o "Machine Learning" da Coursera, e artigos de blogs de ciência de dados. Também é recomendável a leitura de documentações das bibliotecas Python utilizadas.

• Importância do Assunto: Reafirmar a importância do treinamento e teste de modelos de Machine Learning no mundo da ciência de dados. Exemplificar com situações do dia a dia onde essas técnicas podem ser aplicadas, como previsão do tempo, recomendação de produtos em sites de e-commerce, detecção de fraudes em transações bancárias, entre outros.

• Encerramento: Encerrar a aula destacando que a habilidade de treinar e testar modelos de Machine Learning é fundamental para qualquer cientista de dados ou profissional de Machine Learning. Incentivar os alunos a continuarem a explorar e a praticar o que aprenderam, lembrando que a prática constante é a chave para o domínio efetivo desses conceitos.