O documento introduz os conceitos de inteligência artificial, machine learning e as três principais classificações de algoritmos de machine learning: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço. A aprendizagem supervisionada inclui problemas de classificação e regressão. A não supervisionada engloba agrupamento e associação. A aprendizagem por reforço usa tentativa e erro com recompensas.
4. Alfred Binet, pedagogo e psicólogo francês
inventor do teste de Q.I., “Inteligência é julgar
bem, compreender bem, raciocinar bem”.
Lewis Terman, psicólogo americano, “
A capacidade de conceituar e de compreender o
seu significado”.
Jean Piaget, biólogo, psicólogo e epistemólogo
suíço, “Adaptação ao ambiente físico e social.”
10. Em Machine Learning há três principais
classificações no que diz respeito aos
algoritmos usados e o tipo de
aprendizagem deles, são elas:
● Aprendizagem Supervisionada.
● Aprendizagem Não Supervisionada.
● Aprendizagem Por Reforço.
12. A maioria das práticas de
Machine Learning utiliza a
aprendizagem
supervisionada.
13.
14.
15. Os problemas que envolvem a
Aprendizagem Supervisionada podem ser
agrupados em problemas de classificação
e/ou regressão.
● Classificação
● Regressão
22. Tentativa e erro, método de
recompensa para os
acertos é como podemos
descrever a Aprendizagem
Por Reforço.
23.
24.
25. A dificuldade reside no fato de que as
ações tomadas pelo agente podem
mudar o ambiente, e o agente pode
obter sua recompensa muito tempo
depois de sua ação. Então, torna-se
difícil saber quais ações levaram a
qual recompensa.