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APRENDIZAGEM DE MÁQUINA (CONCEITO (APLICAÇÕES (classificação de padrões:…
APRENDIZAGEM DE MÁQUINA
CONCEITO
área da inteligência artificial que desenvolve técnicas computacionais sobre o aprendizado e a construção de sistemas capazes de adquirir conhecimento de forma automática
APLICAÇÕES
classificação de padrões: imagens, crédito bancário
processamento de linguagem naturak, reconhecimento de objetos
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MODELOS
APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA
ajustar os dados a uma função qualquer, ex: classificação
os dados são comparados a um modelo já conhecido
APRENDIZAGEM NÃO SUPERVISIONADA
nenhum rótulo é dado ao algoritmo, deixando sozinha para descobrir a estrutura dos dados
APRENDIZAGEM POR REFORÇO
os dados do treinamento são tratados como recompensas ou punições e são dados como feedback as ações do programa como em um jogo
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PARADIGMAS
SIMBÓLICO
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árvore de decisão
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são dados estruturados de cima pra baixo, para classificação de um novo dado, basta começar da raiz e seguir até a folha
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ESTATÍSTICO
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aprendizado bayesiano
descreve uma probabilidade p/ a variável assumir certos valores, logo uma probabilidade p suas respostas
BASEADO EM EXEMPLOS
algoritmos mais simples, classificam objetos de acordo com exemplos de treinamento que estão mais próximos no espaço de características
CONEXISTA
redes neurais
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recebem sinais, ponderam e produzem uma saída, o nível de ponderamento é aprendido
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