Métodos do Machine Learning
Os métodos de Machine Learning são técnicas utilizadas para treinar modelos que possam aprender a partir dos dados e fazer previsões ou tomar decisões com base nessa aprendizagem.
Tipos de Métodos de Machine Learning
1. Aprendizado Supervisionado
- O Aprendizado Supervisionado é um tipo de Machine Learning onde o modelo é treinado com dados etiquetados, ou seja, os dados possuem uma saída esperada.
- Exemplos: Classificação, Regressão.
2. Aprendizado não Supervisionado
- O Aprendizado não Supervisionado é um tipo de Machine Learning onde o modelo é treinado com dados sem etiquetas.
- Exemplos: Clustering, Análise de Componentes Principais.
3. Aprendizado por Reforço
- O Aprendizado por Reforço é um tipo de Machine Learning onde o modelo aprende a partir das interações com o ambiente e recebe feedback no formato de recompensas ou penalidades.
- Exemplos: Jogos, Controle Autônomo.
Métodos de Aprendizado Supervisionado
1. Classificação
- Classificação é um tipo de Aprendizado Supervisionado onde o modelo aprende a classificar os dados em categorias.
- Exemplos: Reconhecimento de Imagens, Clasificação de Texto.
2. Regressão
- Regressão é um tipo de Aprendizado Supervisionado onde o modelo aprende a prever valores contínuos.
- Exemplos: Previsão de Preços, Previsão de Temperatura.
Métodos de Aprendizado não Supervisionado
1. Clustering
- Clustering é um tipo de Aprendizado não Supervisionado onde o modelo aprende a agrupar os dados semelhantes.
- Exemplos: Agrupamento de Clientes, Identificação de Anomalias.
2. Análise de Componentes Principais
- Análise de Componentes Principais é um tipo de Aprendizado não Supervisionado onde o modelo aprende a reduzir a dimensionalidade dos dados.
- Exemplos: Redução de Dimensionalidade, Visualização de Dados.
Métodos de Aprendizado por Reforço
1. Q-Learning
- Q-Learning é um tipo de Aprendizado por Reforço onde o modelo aprende a escolher as ações com base no valor esperado da recompensa.
- Exemplos: Controle Autônomo, Jogos.
2. SARSA
- SARSA é um tipo de Aprendizado por Reforço onde o modelo aprende a atualizar o valor das ações com base na recompensa recebida.
- Exemplos: Controle Autônomo, Jogos.
Esses são apenas alguns exemplos dos métodos de Machine Learning. Existem muitas outras técnicas e variantes que podem ser utilizadas dependendo do problema em questão.