Conceitos Inicias e Aprendizado Supervisionado Flashcards
O que é Machine Learning?
Aprendizado de Máquina. É uma disciplina da Inteligência Artificial.
Qual o objetivo do Machine Learning?
É que o computador consiga realizar tarefas com base em um processo de aprendizagem sem que estas tarefas sejam explicitamente programadas.
O que é aprendizado indutivo?
É efetuado a partir de exemplos externos ao sistema de aprendizado.
Quais são as aplicações de Machine Learning?
- OCR (Optical Caracter Recognition);
- Reconhecimento Facial;
- Detecção de Anomalias;
- Detecção de Spams;
- Direção Autônoma.
Como o Aprendizado de máquina se divide?
- Supervisionado;
- Não supervisionado;
- Semi-supervisionado.
O que é Aprendizado de Máquina Supervisionado?
O computador recebe uma série de dados com os rótulos corretamente estabelecidos, o objetivo é que seja encontrada uma relação entre os dados e os rótulos, em seguida, é apresentado um novo dado, mas desta vez sem o rótulo. O computador deverá ser capaz de associar corretamente este dado a um rótulo.
Como o Aprendizado de Máquina Supervisionado se divide?
- Regressão Linear;
- Classificação, sendo que classificação se ramifica em SVM e Redes Bayesianas.
- Árvore de decisão.
O que é Regressão Linear?
O objetivo do algoritmo é traçar uma curva a partir, das características dadas, que possibilite prever o valor de uma característica em função de outra(s).
O que é Classificação?
O objetivo do algoritmo é traçar uma curva a partir, das características dadas, que possibilite identificar as classes dos elementos.
O que é SVM?
Support Vector Machine. Um algoritmo de SVM tenta encontrar uma curva que divida as duas classes de elementos de maneira igualmente espaçada.
O que são Redes Bayesianas?
São utilizadas para identificar a probabilidade de um evento ocorrer dado uma série de outros fatores, ela é representada por um grafo acíclico onde os nós representam as variáveis e as setas as relações entre elas.
O que é Árvore de Decisão?
O algoritmo constrói, a partir dos dados informados, uma árvore, chamada de árvore de decisão, o objetivo é que, ao chegarem novas entradas de dados, possamos navegar pela árvore e chegar a uma saída que é a resposta que estamos procurando.
