Machine Learning

Aqui vai algumas dicas para entendimento inicial.

O Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma das principais subáreas da inteligência artificial, e é composto por uma coleção de métodos criados a partir de modelos matemáticos baseados na teoria estatística que permitem aos computadores automatizar tarefas com base na descoberta sistemática de padrões nos conjuntos de dados disponíveis ou em experiências passadas (Bhavsar et al. 2017; Alpaydin 2020).

Segundo a definição de Samuel (1959), um dos pioneiros do assunto, o aprendizado de máquina é “um campo de estudo que oferece aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”.O aprendizado de máquina é uma das principais subáreas da inteligência artificial, e é composto por uma coleção de métodos criados a partir de modelos matemáticos baseados na teoria estatística que permitem aos computadores automatizar tarefas com base na descoberta sistemática de padrões nos conjuntos de dados disponíveis ou em experiências passadas (Bhavsar et al. 2017; Alpaydin 2020). Segundo a definição de Samuel (1959), um dos pioneiros do assunto, o aprendizado de máquina é “um campo de estudo que oferece aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

Inicialmente, há uma certa subjetividade envolvida na definição inicial dos hiperparâmetros dos modelos, que ao longo do seu desenvolvimento vão sendo ajustados em conformidade com os dados. O processo de ajuste dos hiperparâmetros com o intuito de melhorar o desempenho do modelo é conhecido como fine-tuning. O conjunto de hiperparâmetros está associado ao tipo de modelo que está sendo desenvolvido, que por sua vez possuem características de aprendizado diferentes.

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