Fundamentos dos algoritmos de aprendizagem automática
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Na aprendizagem automática, são desenvolvidos modelos e algoritmos que podem aprender com os dados e fazer previsões ou juízos sem programação explícita. A aprendizagem automática é um subcampo da inteligência artificial (IA). A aprendizagem automática utiliza uma vasta gama de algoritmos e técnicas importantes. Segue-se uma lista de algoritmos de aprendizagem automática: Algoritmo da Máquina de Vectores de Suporte, Algoritmo de Classificação por Árvore de Decisão, Algoritmo de Floresta Aleatória, Algoritmo de Regressão Logística, Algoritmo de Regressão Linear, Algoritmo ...
Na aprendizagem automática, são desenvolvidos modelos e algoritmos que podem aprender com os dados e fazer previsões ou juízos sem programação explícita. A aprendizagem automática é um subcampo da inteligência artificial (IA). A aprendizagem automática utiliza uma vasta gama de algoritmos e técnicas importantes. Segue-se uma lista de algoritmos de aprendizagem automática: Algoritmo da Máquina de Vectores de Suporte, Algoritmo de Classificação por Árvore de Decisão, Algoritmo de Floresta Aleatória, Algoritmo de Regressão Logística, Algoritmo de Regressão Linear, Algoritmo do Vizinho Mais Próximo (KNN), Algoritmo do Classificador Naïve Bayes, Algoritmo de Agrupamento K-Means, Algoritmo XG-Boost. Estes algoritmos são utilizados em muitas áreas diferentes, como a robótica, o marketing, os cuidados de saúde e as finanças, e constituem a base da aprendizagem automática. A escolha do algoritmo é influenciada pela natureza do problema, pelas características dos dados e pela capacidade de computação disponível.
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