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A Aprendizado de Máquina

Por:   •  17/10/2019  •  Trabalho acadêmico  •  359 Palavras (2 Páginas)  •  206 Visualizações

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1) Quais os tipos de aprendizado de maquina, e como se descreve cada um deles?

R: - Aprendizado por reforço: que busca afirmar comportamentos por meio de ações de reforço (estímulos) positivos ou negativos

- Aprendizado supervisionado: em que temos conhecimento pregresso dos casos e seus respectivos resultados, de modo a permitir ao sistema estabelecer a relação que existe entre eles.

- Aprendizado não-supervisionado: característico por não apresentar um "Guia" e permitir que haja a descoberta de conhecimento através da análise comparativa entre as instâncias observadas.

2) Descreve cada um dos problemas de interesse da Machine Learning.

R: - Classificação: em que procura determinar a categoria a que uma instância pertence

- Regressão: similar ao tipo anterior, porém determinando um valor contínuo para uma instância

- Agrupamento: que busca reunir instâncias similares ou que compartilham características próximas

- Predição: estimar valores mediante informações passadas ou temporais

3) Quais benefícios do Machine Learning?

R:O Machine Learning pode trazer inúmeros benefícios para uma empresa que busca se desenvolver aplicando a tecnologia, de maneira inteligente, às suas operações. O conceito tem feito com que organizações em todo o mundo melhorem seus processos, identifiquem novas tendências e percebam de forma mais clara o cenário ao seu redor.

4) O que Machine Learning?

R: Machine learning pode ser entendido como uma subcategoria de IA. Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados. Com base nesses padrões, consegue fazer determinações ou predições.

5) Qual principal característica da Machine Learning?

R: Sua principal característica, é não precisar ter as rotinas implantadas a mão: o próprio sistema tem a habilidade de aprender com a análise de dados e executar tarefa com uma precisão cada vez maior. Um bom exemplo é o filtro de spams dos e-mails. Sem a necessidade de configuração, ele se aprimora de forma automática e, com o tempo, se torna cada vez mais eficiente para bloquear mensagens indesejadas na caixa de entrada.

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