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O prefácio destaca a necessidade de transformar dados em valor por meio de perguntas concretas e tratá-los com interpretação correta para decisões confiáveis. 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\nTECNICAS DEMACHINE LEARNING  \nTÉCNICASDE MACHINELEARNING  \nCONSELHO EDITORIALAndré Costa e SilvaCecilia ConsoloDijon de MoraesJarbas Vargas NascimentoLuis Barbosa CortezMarco Aurélio CremascoRogerio Lerner  \nBlucher  \nAbraham Laredo Sicsú(org.)André SamartiniNelson Lerner Barth  \nTÉCNICASDE MACHINELEARNING  \nTécnicas de machine learning  \n◎2023 Abraham Laredo Sicsu (organizador)Editora Edgard Blicher Ltda.  \nPublisher Edgard BlücherEditor Eduarda Blucher  \nCoordenacāo editorialJonatas EliakimProducao editorial Ariana CarreaPreparacāo de texto Amanda FabbroDiagramacdo Roberta Pereira de PaulaRevisāo de texto Mauricio KatayamaCapa Leandro CunhaImagem da capa iStockphoto  \nEm caso de futuras carrecāes tecnicas,graficas ou atualizacōes do software,omaterial ficarádisponivel na pagina do livro,no site da editora.Acesse pelo QRcode localizado na quarta capa.  \nBlucher  \nRua Pedroso Alvarenga,1245,49 andar04531-934-Sao Paulo-SP-BrasilTel.:55113078-5366contato③blucher.com.brwww.blucher.com.br  \nSegundo o Nowo Acordo Ortografico,conforme 6.ed.do Vocabulario Ortografico da Lingua Portuguesa,Academia Brasileira de Letras,julho de 2021.  \nE proibida a reproducao totzl ou parcial por quaisquermeios sem autorizaclo escrita da editora.  \nDados Internacionais de Catalogaclo na Publicacao (CIP)Angelica sacqua CRB-S/7057  \n\n| Sicsu,Abraham Lzredo   |\n| --- |\n| Tecnicas de machine learning/organizacdo de  \u003Cbr>Abraham Laredo Sicsù;Andre Samartini,Nelson  \u003Cbr>Lerner Earth.-5o Paulo:Elucher,2023.   |\n| 394p.:l.   |\n| Bibliografia   |\n| ISEN 97865-5506-395-7 fimpress)   |\n| ISBN 978-65-5506-397-4 (ebook)   |\n| 1.Matematicaeestatistica-PraCessamento de  \u003Cbr>dados 2.Algoritmos 3.Dados Analise 4.Dados-  \u003Cbr>Aglomeraclo Analise 5.Modelos matematicos  \u003Cbr>1.Titulo II.Samartini,Andre II.Barth,Nelson Lerner   |\n| CDD 519.5  \u003Cbr>22-6713   |\n| indice para catálogo sistemitico:   |\n| 1.Matemiticaeetatistica-Processamento de dados   |\n\nA Delia,zl,minha mae,que me ensinou que \"todo es facil°  \n## PREFACIO\n\nUm dos mais relevantes desafios,no atual cenário competitivo,refere-se a efetivaaplicacāo das tecnicas analiticas no equacionamento e resolucāo dos problemas em-presariais.O desenvolvimento de modelos de análise aplicados a realidade empresa-rial tornou-se uma competencia critica em todos os sctores de atividade economica.Esta habilidade tambémeimperativa naesfera governamentale nas organizacoes semfinalidades lucrativas.  \nHa caréncia no mundo todo-eno cenário brasileiro em particular-de profissio-nais com competencia nesta área.Muitas organizacoes possuem quadros com bonsconhecimentos em uma ououtra técnica analitica especifica,mas raras sāo as organi-zacōes que contam com profissionais que possuam sólido dominio das diversas nuan-cese aspectos técnicos dos projetos analiticos.  \nOs profissionais que atuam nos projetos de natureza analitica enfrentam desafiospeculiares.Em geral,as organizacōes demandam solucōes práticas e de rápida im-plantacāo.Por outro lado,existe um ritmo intenso de geracāo de novas frameworks,bibliotecas e ferramentas de software bem como do aperfeicoamento continuo dosalgoritmos de analise.Some-se a isso a disponibilidade de volumes massivos de dados(\"big data\")que crescem em velocidade exponencial.Comoéde conhecimento geral,\"dados sāo o novo petroleo\".No entanto,embora verdadeiro,este slogan contém asutil armadilha da“verdade parcial”.A disponibilidade de dadoséobviamente im-prescindivel,porém os dados sāo apenas a matéria-prima para o processo decisório.Para gerar valor,os dados precisam ser tratados e interpretados corretamente.Istoimplica em duas perguntas relevantes.A primeira questāo refere-se a como iremosgerar valor a partir dos dados.Em outras palavras,qualéo desafio especifico etangí-vel para o qual buscamos respostas?O que precisamos saber para que possamos 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