Flashcards
Machine Learning
Cards in this deck (13)
- 1O que é Machine Learning?Machine Learning é o processo de ensinar um agente autônomo a resolver problemas complexos, os quais antes só era possível com o auxilio de um ser humano.
Ex¹: Realizar classificações.
Ex²: Realizar previsões. - 2Quais os tipos de aprendizagem existentes?São tipos de aprendizagem:
-Aprendizagem Supervisionada.
-Aprendizagem Não Supervisionada.
-Aprendizagem Por Reforço. - 3O que é a Aprendizagem Supervisionada?É uma técnica onde o algorítimo aprende com exemplos de entrada e resposta.
Ex¹: Um Classificador de imagens que no processo de treinamento recebe um conjunto de treino com as entradas e as respostas esperadas. - 4O que é a Aprendizagem Não Supervisionada?É a técnica onde o algorítimo que estamos treinando é exposto a um conjunto de treino que ele desconhece as respostas.
Ex¹: Possíveis clientes que são separados em categorias por atributos semelhantes. - 5O que é Aprendizagem Por Reforço?É uma técnica que aprende o que deve fazer a partir de tentativa de erro, até que o resultado final seja satisfatório.
Ex¹: Em um jogo ensinar um agente a chegar no objetivo final sem saber o percurso, ele vai aprendendo como chegar la a partir de tentativa e erro. - 6Cost FunctionFunção de Perda, busca encontrar o modelo mais preciso que minimize os erros.
Obs¹: Ajuda a encontrar o melhor algoritmo. - 7Gradient DescendentÉ um algoritmo de otimização, ele ajuda a melhorar a função de perda, assim minimizando os erros do modelo afim de melhorar a taxa de aprendizado.
- 8OverfittingQuando o algorítimo memorizou o conjunto de treino e não consegue generalizar novos conjuntos.
Obs¹: Ótima taxa de aprendizado no conjunto de treino, porem alta taxa de erro no conjunto de testes. - 9UnderfittingO modelo está sofrendo de underfitting quando ele não consegue generalizar o conjunto de treino e nem o conjunto de teste.
Obs¹: Alta taxa de erro no conjunto de teste e treino. - 10Bias (Viés)Viés é um erro de generalização no qual não reduz o erro de previsão no conjunto de treino e obtêm uma taxa de erro semelhante no conjunto de teste.
- 11VariânciaVariância é um erro de generalização que ocorre quando apresentamos o modelo a um novo conjunto de dados e o erro sobe consideravelmente.
- 12Como deve ser o melhor modelo?O melhor modelo é aquele que generaliza de forma equilibrada e tem baixo viés e baixa variância.
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- Técnico Machine Learning Flashcards on Machine Learning, created by Deivid Willyan on 12/11/2018.
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- Deivid Willyan
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