Conceitos de aprendizado de máquina

Entendendo Machine Learning

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Três tipos de aprendizado de máquina

$$

1) Aprendizado por reforço

2) Aprendizado supervisionado

3) Aprendizado não supervisionado

Dados de treinamento

• Dados de treinamento: dados existentes para aprender
• Treinar um modelo: quando um modelo é desenvolvido com dados de treinamento
  • Pode levar de nanossegundos a semanas

Dados de treino de aprendizado supervisionado

Dados de treino de aprendizado supervisionado

Dados de treino de aprendizado supervisionado

Dados de treino de aprendizado supervisionado

Dados de treino de aprendizado supervisionado

Pós treinamento (aprendizado supervisionado)

Pós treinamento (aprendizado supervisionado)

Pós treinamento (aprendizado supervisionado)

Aprendizado supervisionado vs não supervisionado

• Aprendizado supervisionado
  • Dados de treinamento "rotulados"
• Aprendizado não supervisionado
  • Dados têm apenas atributos
  • Útil para:
    • Detecção de anomalias
    • Agrupamento, por exemplo, divisão de dados em grupos

Dados de treino de aprendizado não supervisionado

Dados de treino de aprendizado não supervisionado

Após o treinamento (aprendizado não supervisionado)

Aprendizado não supervisionado

• Na realidade, os dados nem sempre vêm com rótulos
  • Requer trabalho manual para rotular
  • Rótulos desconhecidos
• Sem rótulos: o modelo não é supervisionado e encontra seus próprios padrões

Vamos praticar!

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