Reconhecimento de Padrões: Um Estudo Dirigido

O livro apresenta tópicos relevantes na área de reconhecimento de padrões, os quais incluem a classificação segundo diferentes paradigmas de aprendizado, processos de seleção de atributos e redução de dimensionalidade, além de tópicos sobre regressão. Com intuito didático, a obra busca oferecer uma discussão teórica, munida de notação matemática acurada, seguida por exemplos e discussões a partir de um ponto de vista computacional. A linguagem de programação Python e a biblioteca scikit-learn são as ferramentas essenciais na proposta de estudo oferecida por este livro. Dessa forma, trata-se de um material introdutório que busca reunir e apresentar os principais conceitos da disciplina Reconhecimento de Padrões em uma sequência conveniente que favorece a construção do conhecimento, auxiliando o leitor a experimentar textos posteriores de maior complexidade ou que exijam como ponto de partida itens elementares da disciplina abordada. Em sincronia com o propósito exposto, a obra busca ainda proporcionar reflexões teóricas e conduzir a elaboração e implementação de novas propostas, isto é, incentiva e desafia o leitor a oferecer soluções para questões que surgem naturalmente ao trabalhar com reconhecimento de padrões. Assim, na esteira deste processo iterativo entre teoria e desenvolvimento prático, esta obra deve auxiliar o leitor a acumular maturidade e fluência nessa cativante e empolgante área do conhecimento.