APRENDIZADO DE MÁQUINA

APRENDIZADO DE MÁQUINA

1. APRENDIZADO SUPERVISIONADO

   • Aprendizado Supervisionado
   • Categorias
     • Regressão
       • Dado um conjunto de dados, estamos tentando prever resultados dentro de um output contínuo, ou seja, estamos tentando achar valores de input para uma função contínua. Ex: dada uma foto de uma pessoa, temos que prever sua idade com base na imagem.
       • Regressão Linear
         • Múltiplas Variáveis
           • Gradiente Descendente
         • Uma Variável
           • Gradiente Descendente
         • Regressão Linear Regularizada
       • Regressão Polinomial
     • Classificação
       • Na classificação, estamos prever resultados discretos, ou seja, tentando achar valores de input para uma função discreta. Ex: Tendo um paciente com tumor, temos que prever se o tumor é maligno ou benigno.
       • Função Hipótese - Regressão Logística
         • Função de Custo
         • Gradiente Descendente
         • Classificação Multiclasse
         • Regressão Logística Regularizada
     • Sistemas Neurais
       • Representação
         • Classificação Multiclasse
       • Função de custo
         • Algoritmo de retropropagação
           • Checagem de gradiente
   • Recursos
     • Função de Custo
       • Função de Custo
     • Gradiente Descendente
       • Gradiente Descendente
       • Dimensionamento da variável
     • Equação Normal
     • Regularização

2. APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO

   • No aprendizado não supervisionado, nós temos pouca ou nenhuma ideia de como o resultado deve parecer. Assim, nós obtemos uma estrutura sem saber necessariamente o efeito das variáveis.