Categoria: Aprendizagem de Máquina
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Fronteiras e regiões de decisão
A fronteira de decisão de um classificador é uma linha, superfície, volume ou hipervolume (dependendo da dimensão dos dados) que separa diferentes classes em um espaço de características (ou espaço de entrada). Ela representa a divisão onde o classificador muda sua previsão de uma classe para outra. Em outras palavras, é uma região limite do…
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Categorizador k-means
O k-means é um algoritmo de agrupamento (ou clustering). É amplamente utilizado para dividir um conjunto de dados em grupos com base na similaridade.
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Classificador linear
Um classificador linear é um tipo de modelo de aprendizado de máquina utilizado para separar dados em diferentes classes baseando-se em uma função linear.
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Normas e Métricas de distâncias
Como fazemos comparações? Como nós conseguimos identificar qual indivíduo é o mais alto ou o mais pesado? Quando desejamos medir ou comparar a altura ou o peso de alguém precisamos de um instrumento de medida como uma fita métrica ou um balança, respectivamente. De forma análoga ao caso humano, máquinas também precisam de “ferramentas” que…
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Regressão não linear (parte 1)
Regressão não linear de modelos lineares em parâmetros com matriz pseudo-inversa.
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Regressão linear
A regressão linear é o processo de estimação dos parâmetros de um modelo linear para que ele se ajuste da melhor forma possível a um conjunto de dados segundo um determinado critério(ou métrica)
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Classificador K-Nearest Neighbors (ou KNN)
É um dos classificadores mais simples e intuitivos em machine learning. Foi proposto originalmente por Evelyn Fix e Joseph Hodges em 1951. Entretanto, há muitas dezenas de variações em relação a proposta original de Hodges e Fix. Pode ser considerado uma “evolução” do classificador de distância mínima. O algoritmo do KNN é menos sensível a…
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Tipos de aprendizagem
Na inteligência artificial (IA), os tipos de aprendizagem podem ser divididos em três principais categorias: aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço. Cada uma tem características distintas e são utilizados em diferentes tipos de problemas. 1. Aprendizagem Supervisionada ou Supervised Learning (SL) Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo aprende a partir de um conjunto…
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Inteligência artificial, computacional e aprendizagem de máquina é tudo igual?
Não existem definições amplamente aceitas para inteligência artificial(IA), aprendizagem de máquina e inteligência computacional. E muitas vezes, esses termos são tratados como sinônimos. Entretanto, embora os termos realmente estejam relacionados, eles não são sinônimos e se referem a conceitos distintos. Inteligência Artificial (IA) Esse termo foi cunhado em 1956 em uma conferência em Dartmouth College.…
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Classificador de distância mínima
O algoritmo de aprendizagem de máquina mais simples que você pode imaginar e que funciona se chama classificador de distância mínima. É um tipo de classificador supervisionado baseado em instâncias (amostras). Ele não é nenhum classificador “matador” e, no geral, fica muito longe da performance de uma deep learning. Entretanto, considerando a sua simplicidade, funciona…