ADRIANA MATEUS

1. MACHINE LEARNING
e
REDES NEURONAIS
Adriana Mateus, 51218, MQDEE

2. DATA MINING
Data Mining é definido como o processo de descobrir padrões no
conjunto de dados.

3. MACHINE
LEARNING
Machine Learning é um método de análise de dados que
automatiza a construção de modelos analíticos.
É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que os
sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar
decisões com intervenção humana mínima.

4. REDES
NEURONAIS
Uma Rede Neuronal Artificial (RNA) é um processador eminente
paralelo, composto por simples unidades de processamento, que
possui uma propensão natural para armazenar conhecimento empírico
e torna-lo acessível ao utilizador. Assemelha-se ao comportamento do
cérebro em dois aspetos:
• O conhecimento é adquirido a partir de um ambiente, através de um
processo de aprendizagem;
• O conhecimento é armazenado nas conexões, também designadas
por ligações ou sinapses, entre nodos.

5. ARQUITETURA
DE UMA REDE
Arquitetura de rede é a
forma como os nodos se
interligam numa estrutura
de rede.
Tipos de arquitetura:
• Redes Feedforward de
uma Só Camada (RFSC)
• Redes Feedforward
MultiCamada (RFMC)
• Redes Recorrentes (RR)

6. NODO
Nodo é a unidade de processamento chave para a operação de
uma RNA. Normalmente comporta-se como um comparador que
produz uma saída quando o efeito cumulativo das entradas excede
um dado valor limite.

7. WEKA

8. WEKA

9. WEKA

10. WEKA

11. WEKA