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Aprendizagem De Máquina (Aplicações (Predição de tratamentos para…

- - - - Devem se adaptar de acordo com o uso do
        sistema
      - Computadores são programados para
        aprender com a experiência passada
      - A função é criada de acordo com o modelo cognitivo empregado pela técnica de aprendizagem de máquina.
        
        Cada técnica é classificada em um paradigma diferente baseada em modelos probabilísticos, estatísticos, lógicos, neurológicos etc.
        
        Paradigma conexionista: inspirada no
        funcionamento dos neurônios do cérebro humano
        
        Paradigma simbólico: emprega cadeia de símbolos
        que são manipulados por meio de regras lógicas
        
        Paradigma probabilista: emprega cálculos
        probabilísticos
- - - - Não conhecemos as características dos dados que são usados na tarefa de aprendizagem
        
        Queremos descobrir alguma coisa sobre os dados. Para isso, os dados podem ser agrupados.
    - - Agrupar os registros desconhecidos a partir de similaridades que existem eles
      - Algoritmo de clusterização utiliza métricas de similaridade para encontrar registros semelhantes
        
        Similaridade do cosseno do ângulo entre vetores,
        distância Euclidiana, entre outros
  - - - Um agente pode ser visto como uma entidade computacional que utiliza a interação com ambiente, através de percepções e ações, na tentativa de alcançar uma solução para o problema.
        
        Assim, é baseado na lógica que de que SE o agente realizar a tarefa corretamente, ele ganha uma recompensa SENÃO o agente ganha uma punição.
  - - - Os rótulos correspondem ao valor da classe, ou seja a saída, que se espera mais tarde ser descoberta pela função obtida sempre que receber registros com rótulos desconhecidos
        
        As saídas ou os rótulos de classes são fornecidos por um supervisor(especialista) humano durante o treinamento do sistema
    - - Rede Bayesiana
      - Máquina de Vetores de Suporte (SVM)
      - Árvore de Decisão
- - - - Base de Conhecimento
        
        Os registros da base de conhecimento são denominados
        de tuplas ou instâncias
        
        Registro
        
        Registros conhecidos: conjunto de registros com
        os rótulos de classes
        
        Registro de teste ou desconhecido: registro que
        não possui um rótulo de classe
        
        Cada registro pode ser definido por uma dupla (x,y), onde x corresponde ao conjunto de atributos preditivos e y é um atributo especial, conhecido como atributo- classe
        
        Os atributos preditivos representam – características de objetos, informações contextuais, ambientais, comportamentais, entre outros. – obtidos de forma explícita ou implícita
        
        O atributo-classe representa classes, padrões, ações, tendências – Obtido por meio do feedback do usuário ou inferido pela função(x) – modelo cognitivo