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Aprenda Tipos de Aprendizado de Máquina | Conceitos de Machine Learning
Introdução ao ML com Scikit-learn

bookTipos de Aprendizado de Máquina

Aprendizado Supervisionado

Note
Definição

Aprendizado supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o modelo é treinado com um conjunto de treinamento rotulado.

As tarefas de aprendizado supervisionado mais populares são:

  • Regressão (por exemplo, prever o preço de uma casa): será necessário um conjunto de treinamento rotulado com outros preços de casas para isso;

  • Classificação (por exemplo, classificar e-mails como spam/ham): será necessário um conjunto de treinamento rotulado como spam/ham para isso.

Aprendizado Não Supervisionado

Note
Definição

Aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o modelo é treinado com um conjunto de dados de treinamento não rotulado.

As tarefas mais populares de aprendizado não supervisionado são clusterização, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade.

Clusterização

Processo de agrupar pontos de dados semelhantes em clusters. Não é necessário rotular os dados para isso. Por exemplo, um conjunto de treinamento de e-mails sem rótulos spam/ham pode ser utilizado.

Detecção de Anomalias

Processo de detectar desvios do comportamento normal dos dados. Por exemplo, detecção de fraude em transações de cartão de crédito. Não é necessário rotular fraude/não fraude. Basta fornecer as informações da transação para um modelo, que determinará se a transação se destaca.

Redução de Dimensionalidade

Processo de reduzir o número de dimensões mantendo o máximo possível de informações relevantes. Também não requer nenhum rótulo.

Aprendizado por Reforço

O aprendizado por reforço difere significativamente dos dois tipos anteriores. É uma técnica utilizada para treinar veículos autônomos, robôs, IA em jogos e muito mais.

Note
Definição

Aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o agente (por exemplo, robô aspirador) aprende tomando decisões e recebendo uma recompensa se a decisão for correta e uma penalidade se a decisão for incorreta.

Imagine treinar um cachorro para buscar uma bola. O cachorro receberia uma recompensa (como um petisco ou elogio) ao pegar a bola e trazê-la para mais perto do dono. Ele receberia uma penalidade (como não receber o petisco ou um tom de voz desapontado) se correr na direção errada ou se distrair. Além disso, receberia uma grande recompensa ao conseguir buscar a bola e entregá-la ao dono com sucesso.

1. Para treinar o modelo de ML em uma tarefa de aprendizado supervisionado, é necessário que o conjunto de treinamento contenha o alvo (seja rotulado). Está correto?

2. Para treinar o modelo de ML em uma tarefa de aprendizado não supervisionado, não é necessário que o conjunto de treinamento contenha um alvo (seja rotulado). Está correto?

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Para treinar o modelo de ML em uma tarefa de aprendizado supervisionado, é necessário que o conjunto de treinamento contenha o alvo (seja rotulado). Está correto?

Select the correct answer

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Para treinar o modelo de ML em uma tarefa de aprendizado não supervisionado, não é necessário que o conjunto de treinamento contenha um alvo (seja rotulado). Está correto?

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 2

Pergunte à IA

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Suggested prompts:

Can you explain the main differences between supervised, unsupervised, and reinforcement learning?

Can you give more real-world examples of each type of machine learning?

What are some common algorithms used in supervised, unsupervised, and reinforcement learning?

Awesome!

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Aprendizado Supervisionado

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Aprendizado supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o modelo é treinado com um conjunto de treinamento rotulado.

As tarefas de aprendizado supervisionado mais populares são:

  • Regressão (por exemplo, prever o preço de uma casa): será necessário um conjunto de treinamento rotulado com outros preços de casas para isso;

  • Classificação (por exemplo, classificar e-mails como spam/ham): será necessário um conjunto de treinamento rotulado como spam/ham para isso.

Aprendizado Não Supervisionado

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Aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o modelo é treinado com um conjunto de dados de treinamento não rotulado.

As tarefas mais populares de aprendizado não supervisionado são clusterização, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade.

Clusterização

Processo de agrupar pontos de dados semelhantes em clusters. Não é necessário rotular os dados para isso. Por exemplo, um conjunto de treinamento de e-mails sem rótulos spam/ham pode ser utilizado.

Detecção de Anomalias

Processo de detectar desvios do comportamento normal dos dados. Por exemplo, detecção de fraude em transações de cartão de crédito. Não é necessário rotular fraude/não fraude. Basta fornecer as informações da transação para um modelo, que determinará se a transação se destaca.

Redução de Dimensionalidade

Processo de reduzir o número de dimensões mantendo o máximo possível de informações relevantes. Também não requer nenhum rótulo.

Aprendizado por Reforço

O aprendizado por reforço difere significativamente dos dois tipos anteriores. É uma técnica utilizada para treinar veículos autônomos, robôs, IA em jogos e muito mais.

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Aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o agente (por exemplo, robô aspirador) aprende tomando decisões e recebendo uma recompensa se a decisão for correta e uma penalidade se a decisão for incorreta.

Imagine treinar um cachorro para buscar uma bola. O cachorro receberia uma recompensa (como um petisco ou elogio) ao pegar a bola e trazê-la para mais perto do dono. Ele receberia uma penalidade (como não receber o petisco ou um tom de voz desapontado) se correr na direção errada ou se distrair. Além disso, receberia uma grande recompensa ao conseguir buscar a bola e entregá-la ao dono com sucesso.

1. Para treinar o modelo de ML em uma tarefa de aprendizado supervisionado, é necessário que o conjunto de treinamento contenha o alvo (seja rotulado). Está correto?

2. Para treinar o modelo de ML em uma tarefa de aprendizado não supervisionado, não é necessário que o conjunto de treinamento contenha um alvo (seja rotulado). Está correto?

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