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Reconhecimento de Padrões (Problema de discriminar um objeto de entrada…
Reconhecimento de Padrões
Problema de discriminar um objeto de entrada não dentre padrões individuais mas dentre populações, através da busca de
atributos
(mais ou menos) invariantes dentre os membros de uma população.
Nem todos os atributos de um objeto são relevantes
Categorização dos dados de entrada em classes identifcáveis através da extração de atributos signifcantes dos dados, dentre muitos outros atributos irrelevantes.
Seleção de Característica
Seleciona uma variável aleatória
Mede-se a distribuição dessa variável nas classes
Seleciona um limiar
Cada limiar possui um erro de classificação associado
Caso os erros sejam sempre altos, deve-se selecionar outra característica
Podemos também combinar duas características
x
será um vetor de características representado em um espaço bidimensional
Classificador linear:
a fronteira de decisão é um hiperplano de curvatura nula (reta)
Cuidado :warning:
Generalização:
Permite aprender além do que está na amostra de treinamento. Mas se generalizar demais vai errar demais.
Overfitting:
ótimos resultados na amostra de treinamento, mas ruim na amostra de teste.
Aprendizado Computacional
O processo de criar um modelo, uma hipótese acerca do conceito real
Supervisionado
Quando eu tenho uma amostra de treinamento: exemplos rotulados de cada classe
Nº de classes definidos
Aprendizado
Reconhecimento
Não Supervisionado
Sem exemplos, somente os objetos a serem classificados
Nº de classes não necessariamente definidos
Alta similaridade entre objetos da mesma classe
Baixa similaridade entre objetos de classes diferentes
Noção de distância