Aprendizado de Maquina

Você está aqui

O termo aprendizado de máquina refere-se a detecção automática de padrões de comportamento presentes em conjuntos de dados. Em função da complexidade do problemas envolvidos com dados, programas de computadores usuais  não podem extrair detalhes sobre o comportamento dos dados. Ao tomarmos como exemplo o comportamento humano, sabemos que muito do nosso comportamento é aprendido e aprimorado com base em nossa experiência. O aprendizado de máquina está relacionado com o desenvolvimento de algoritmos que tem a habilidade de ``aprender'' e se ``adaptar'' com a experiência que adquirimos ao longo do tempo. Neste trabalho, vamos tratar de forma simples e rigorosa os principais termos relacionados com o aprendizado de máquina:

  • O que é aprendizado;
  • O que significa uma máquina aprender;
  • Como quantificar a quantidade de informação necessária para aprender um conceito;
  • É sempre possível aprender?
  • Como saber que um processo de aprendizado é ``falha'' ou  ``sucesso''?
     

O principal objeto deste texto é o aprendizado automático, ou o termo mais conhecido Aprendizado de máquina. Isto significa que queremos desenvolver algoritmos capazes de ``aprender'' com dados o comportamento de um processo. De forma geral, aprendizado é o processo de transformar a experiência em conhecimento. A entrada de um algoritmo de aprendizado são os dados de treinamento, que representam a experiência, e a saída nos fornece o conhecimento. Em geral, o conhecimento também toma a forma de um algoritmo que pode ser utilizado para compreender o comportamento do processo.
$G\in\beta$

Sobre o Portal Action

O Portal Action é mantido pela Estatcamp - Consultoria Estatística e Qualidade, com o objetivo de disponibilizar uma ferramenta estatística em conjunto com uma fonte de informação útil aos profissionais interessados.

Facebook

CONTATO

  •  Maestro Joao Seppe, 900, São Carlos - SP | CEP 13561-180
  • Telefone: (16) 3376-2047
  • E-Mail: [email protected]