CE-IA1 Aprendizado de Máquina

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O que é Aprendizado de Máquina?

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É um subcampo da Inteligência Artificial que permite que sistemas aprendam e melhorem com a experiência, sem serem explicitamente programados.

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Quais são os principais tipos de Aprendizado de Máquina?

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Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado, Aprendizado Semi-Supervisionado, Aprendizado por Reforço, Análise Preditiva.

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O que caracteriza o Aprendizado Supervisionado?

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Uso de dados de treino com rótulos conhecidos, avaliação do modelo comparando previsões com rótulos reais, usado para tarefas de classificação e regressão.

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Quais são exemplos de algoritmos de classificação no Aprendizado Supervisionado?

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Regressão Logística, SVM, Árvores de Decisão, Redes Neurais.

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Quais são exemplos de algoritmos de regressão no Aprendizado Supervisionado?

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Regressão Linear, Random Forest, Gradient Boosting.

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Quais são algumas aplicações do Aprendizado Supervisionado?

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Detecção de spam em e-mails, diagnóstico médico, previsão de preços de imóveis.

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O que caracteriza o Aprendizado Não Supervisionado?

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Uso de dados não rotulados, foco em agrupar dados similares ou reduzir dimensionalidade, usado para clustering e associação.

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Quais são exemplos de algoritmos de clustering no Aprendizado Não Supervisionado?

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K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering.

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Quais são exemplos de algoritmos de redução de dimensionalidade no Aprendizado Não Supervisionado?

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PCA (Análise de Componentes Principais), t-SNE.

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Quais são algumas aplicações do Aprendizado Não Supervisionado?

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Segmentação de clientes, detecção de anomalias, recomendação de produtos.