| Ementa/Descrição: |
Introdução à meta-aprendizagem, conceitos básicos, recomendação de algoritmos usando meta-
aprendizagem, avaliação de recomendações de sistemas de meta-aprendizagem, meta-
características de conjuntos de dados, otimização de hiperparâmetros com meta-aprendizagem,
combinação de aprendizes em ensembles, meta-aprendizagem em métodos de ensemble,
automação de ciência de dados, repositórios de metadados. Outros tópicos do estado da arte em
meta-aprendizagem. Aplicações em projetos de aprendizagem de máquina. |