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EEL891 Aprendizado de Máquina Prof. Heraldo L. S. Almeida Introdução 1

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Introdução

1

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1.3. Algumas Aplicações

1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução

1. Introdução 17

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1.3. Algumas Aplicações

1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução

1. Introdução 18

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1. Introdução 19

1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

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Não! Não é nada disso!!!

1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 20

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 21

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 22

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 23

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 24

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1. Introdução 25

1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

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1. Introdução 26

1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Quando a IA alcançará a inteligência humana ?

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1. Introdução 27

1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Quando a IA alcançará a inteligência humana ?

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Algumas definições de Machine Learning

(uma antiga e uma moderna):

1. Introdução 28

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Algumas definições de Machine Learning

(uma antiga e uma moderna):

É o campo de estudo que dá a um computador a

capacidade de aprender sem ser explicitamente

programado para isso.

(Arthur Samuel, 1959)

1. Introdução 29

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Algumas definições de Machine Learning

(uma antiga e uma moderna):

É o campo de estudo que dá a um computador a

capacidade de aprender sem ser explicitamente

programado para isso.

(Arthur Samuel, 1959)

É a ciência (e a arte) de programar computadores de

modo que eles possam aprender a partir de dados.

(Aurelien Geron, 2017)

1. Introdução 30

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

O que significa uma máquina “aprender” ?

1. Introdução 31

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

O que significa uma máquina “aprender” ?

Diz-se que um programa de computador “aprende” a

respeito de uma tarefa T por meio de uma experiência E,

em relação a uma métrica de desempenho P, se o seu

desempenho na tarefa T, quando medido pela métrica P,

aumenta com a experiência E.

(T. Mitchell, 1997)

1. Introdução 32

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Seleção de clientes para empréstimo financeiro

Tarefa T:classificar potenciais novos clientes como bons ou maus

pagadores

Medida de Desempenho P: porcentagem de clientes classificados corretamente

Experiência de Treinamento E: uma base de dados histórica com características de antigos

clientes que foram bons ou maus pagadores

1. Introdução 33

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Diagnóstico de câncer (tumor maligno ou benigno)

Tarefa T: determinar, com base em imagens de exames,

se um tumor é maligno ou benigno.

Medida de Desempenho P:percentual de diagnósticos corretos.

Experiência de Treinamento E: imagens de tumores obtidas de exames medicos

(raio X, ultrassom, tomografia, ressonância magnética, etc.).

1. Introdução 34

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Estimativa de valor imobiliário

Tarefa T: estimar o valor de um imóvel com base em suas

características (área, número de cômodos, localização, etc.).

Medida de Desempenho P:média das diferenças absolutas entre o preço estimado e o

preço em que o imóvel veio a ser efetivamente negociado.

Experiência de Treinamento E: histórico com informações de imóveis negociados

recentemente e os respectivos preços em que foram

negociados.

1. Introdução 35

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Navegação de um veículo autônomo

Tarefa T: navegar em uma auto-estrada de quatro pistas usando

sensores de visão

Medida de Desempenho P:distância média viajada antes de um erro ocorrer

Experiência de Treinamento E: uma seqüência de imagens e comandos de direção

registrados por meio da observação de um motorista humano

1. Introdução 36

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Robô de investimentos em bolsa de valores

Tarefa T: comprar e vender ações de modo a maximizar o lucro obtido

em um dado prazo

Medida de Desempenho P: lucro obtido pelo sistema ao longo de um período de tempo

Experiência de Treinamento E: uma sequência histórica de notícias políticas e econômicas,

dados financeiros das empresas negociadas e as variações

de preço de mercado ao longo do tempo.

1. Introdução 37

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 38

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 39

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Está havendo aprendizado ?

1. Introdução 40

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Está havendo aprendizado ?

Quanto mais você “usa” o

algoritmo melhor ele fica ?

1. Introdução 41

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Está havendo aprendizado ?

Quanto mais você “usa” o

algoritmo melhor ele fica ?

Não é Machine Learning !!!

1. Introdução 42

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 43

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 44

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 45

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 46

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 47

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 48

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 49

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Está havendo aprendizado ?

1. Introdução 50

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Está havendo aprendizado ?

Quanto mais você “usa” o

algoritmo melhor ele fica ?

1. Introdução 51

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Está havendo aprendizado ?

Quanto mais você “usa” o

algoritmo melhor ele fica ?

Não é Machine Learning !!!

1. Introdução 52

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 53

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 54

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 55

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Quanto mais dados forem

observados no treinamento,

melhor será o desempenho

do sistema.

1. Introdução 56

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Quanto mais dados forem

observados no treinamento,

melhor será o desempenho

do sistema.

O sistema “aprende” com a

experiência.

1. Introdução 57

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Quanto mais dados forem

observados no treinamento,

melhor será o desempenho

do sistema.

O sistema “aprende” com a

experiência.

Isto é Machine Learning !!!

1. Introdução 58

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

O modelo é extraído de um sistema a partir da

observação do mesmo em diferentes situações.

Modelo = conjunto de relações lógico-

matemáticas entre as variáveis que descrevem

os dados observados e as respostas desejadas.

Modelo = algoritmo + parâmetros ajustados para

máximo desempenho com base nos dados

observados.

O que é o “Modelo” ?

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Diferenças entre Programação Tradicional e Machine Learning

1. Introdução 60

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Diferenças entre Programação Tradicional e Machine Learning

1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1. Introdução 61

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

A Abordagem Tradicional

1. Introdução 62

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Machine Learning

1. Introdução 63

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

Machine Learning

1. Introdução 64

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1.3. Algumas Aplicações

1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução

1. Introdução 65

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

Desde o início da história da humanidade

até o ano de 2005, os humanos geraram

130 exabytes de informação.

130 exabytes = 130 x 1018 bytes

Esta cifra inclui tudo o que foi falado,

escrito, fotografado e filmado na história da

humanidade, incluindo os arquivos digitais

a partir da segunda metade do século XX.

1. Introdução 66

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1 byte

1. Introdução 67

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1 kilobyte

1. Introdução 68

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1 megabyte

1. Introdução 69

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1 gigabyte

1. Introdução 70

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 71

1 terabyte(80 anos de vida)

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1 petabyte(livros consumindo todas

as 7 bilhões de árvores

da Floresta Amazônica)

1. Introdução 72

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1 exabyte

= 1000 petabytes

1. Introdução 73

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 74

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 75

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 76

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 77

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 78

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 79

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 80

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 81

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1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1. Introdução 82

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1.3. Algumas Aplicações

1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução

1. Introdução 83

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1.3. Algumas Aplicações

Reconhecimento de rostos

1. Introdução 84

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1.3. Algumas Aplicações

Reconhecimento de rostos

1. Introdução 85

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1.3. Algumas Aplicações

Detecção e interpretação de movimentos

1. Introdução 86

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1.3. Algumas Aplicações

Detecção e interpretação de movimentos

1. Introdução 87

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1.3. Algumas Aplicações

Emulação de realidade virtual

1. Introdução 88

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1.3. Algumas Aplicações

Reconhecimento de voz

1. Introdução 89

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1.3. Algumas Aplicações

Conversão de voz para texto

1. Introdução 90

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1.3. Algumas Aplicações

Aprendizado de movimento robótico

1. Introdução 91

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1.3. Algumas Aplicações

Seleção otimizada de exibição de anúncios

1. Introdução 92

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1.3. Algumas Aplicações

Sistemas de recomendação

1. Introdução 93

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1.3. Algumas Aplicações

Sistemas de recomendação

1. Introdução 94

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1.3. Algumas Aplicações

Sistemas de recomendação

1. Introdução 95

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1.3. Algumas Aplicações

Análise de imagens de exames médicos

1. Introdução 96

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1.3. Algumas Aplicações

Diagnóstico de doenças

1. Introdução 97

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1.3. Algumas Aplicações

Interpretação de mapas e imagens de satélite

1. Introdução 98

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1.3. Algumas Aplicações

Exploração espacial

1. Introdução 99

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1.3. Algumas Aplicações

Reconhecimento de caligrafia humana

1. Introdução 100

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1.3. Algumas Aplicações

Previsão de séries temporais(demanda de energia elétrica, utilização de redes,

mercados financeiros, clima, etc.)

1. Introdução 101

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1.3. Algumas Aplicações

Processamento de Linguagem Natural

1. Introdução 102

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1.3. Algumas Aplicações

Chatbots

1. Introdução 103

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1.3. Algumas Aplicações

Filtragem de spam

1. Introdução 104

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1.3. Algumas Aplicações

Reconhecimento ótico de caracteres

1. Introdução 105

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1.3. Algumas Aplicações

Detecção de fraudes em cartões de crédito/débito

1. Introdução 106

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1.3. Algumas Aplicações

Robôs de investimento em mercados financeiros

1. Introdução 107

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1.3. Algumas Aplicações

Segmentação de clientes (perfil de consumidor)

1. Introdução 108

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1.1. O que é Aprendizado de Máquina ?

1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ?

1.3. Algumas Aplicações

1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução

1. Introdução 109

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado Não-Supervisionado

Aprendizado Semi-Supervisionado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 110

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado➢ A máquina é treinada com observações rotuladas

(acompanhadas da resposta correta)

➢ Aprende a inferir a resposta correta para observações

não-rotuladas recebidas posteriormente

Aprendizado Não-Supervisionado

Aprendizado Semi-Supervisionado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 111

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado Não-Supervisionado➢ A máquina é treinada com observações não-rotuladas

(sem acesso à resposta correta)

➢ Aprende a identificar padrões e estruturas nos dados

recebidos (agrupamentos, anomalias, subespaços, etc.)

Aprendizado Semi-Supervisionado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 112

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado Não-Supervisionado

Aprendizado Semi-Supervisionado➢ Híbrido entre supervisionado e não-supervisionado

➢ Tem o mesmo objetivo do supervisionado (inferir a

resposta correta para observações não-rotuladas), mas

somente uma pequena parte das observações utilizadas

no treinamento são rotuladas

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 113

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado Não-Supervisionado

Aprendizado Semi-Supervisionado

Aprendizado por Reforço➢ A máquina é treinada para otimizar um comportamento

(ex: vencer um jogo, realizar uma tarefa com sucesso,

aprender uma habilidade)

➢ O treinamento se dá por meio de mecanismos de

recompensa/punição para as ações da máquina durante

sua interação com um meio externo (real ou simulado)

1. Introdução 114

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado

➢ A máquina é treinada com observações rotuladas

(acompanhadas da resposta correta)

➢ Aprende a inferir a resposta correta para observações

não-rotuladas recebidas posteriormente

Tarefas de Aprendizado Supervisionado

➢ Classificação

➢ Regressão

1. Introdução 115

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado – Classificação

1. Introdução 116

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado – Classificação

1. Introdução 117

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado – Classificação

1. Introdução 118

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado – Regressão

1. Introdução 119

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Supervisionado – Regressão

1. Introdução 120

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Não-Supervisionado

➢ A máquina é treinada com observações não-rotuladas

(sem acesso à resposta correta)

➢ Aprende a identificar padrões e estruturas nos dados

recebidos (agrupamentos, anomalias, subespaços, etc.)

Tarefas de Aprendizado Não-Supervisionado

➢ Identificação de agrupamentos (clusterização)

➢ Identificação de anomalias

➢ Separação de fontes de sinal

➢ Redução de dimensionalidade

1. Introdução 121

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Não-Supervisionado – Clusterização

1. Introdução 122

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Não-Supervisionado – Clusterização

1. Introdução 123

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1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução 124

Aprendizado Não-Supervisionado – Clusterização

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1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução 125

Aprendizado Não-Supervisionado – Clusterização

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1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução 126

Aprendizado Não-Supervisionado – Clusterização

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1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução 127

Aprendizado Não-Supervisionado – Clusterização

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Não-Supervisionado – Detecção de Anomalia

1. Introdução 128

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Não-Supervisionado – Separação de Fontes

1. Introdução 129

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Não-Supervisionado – Separação de Fontes

1. Introdução 130

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Não-Superv. – Redução de Dimensionalidade

1. Introdução 131

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Semi-Supervisionado

➢ Híbrido entre supervisionado e não-supervisionado

➢ Tem o mesmo objetivo do supervisionado (inferir a

resposta correta para observações não-rotuladas), mas

somente uma pequena parte das observações utilizadas

no treinamento são rotuladas

Tarefas de Aprendizado Semi-Supervisionado

As mesmas do supervisionado:

➢ Classificação

➢ Regressão

1. Introdução 132

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado Semi-Supervisionado

1. Introdução 133

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado por Reforço

➢ A máquina é treinada para otimizar um comportamento

(ex: vencer um jogo, realizar uma tarefa com sucesso,

aprender uma habilidade)

➢ O treinamento se dá por meio de mecanismos de

recompensa/punição para as ações da máquina durante

sua interação com um meio externo (real ou simulado)

Tarefas de Aprendizado por Reforço

➢ Otimizar ações de modo a maximizar/minimizar as

recompensas/punições recebidas

1. Introdução 134

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 135

Page 121: Prof. Heraldo L. S. Almeidaheraldo/eel891_slides_01_Introducao.pdf1.2. Por que Machine Learning é o Futuro ? Desde o início da história da humanidade até o ano de 2005, os humanos

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 136

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 137

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 138

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1.4. Tipos de Aprendizado

Aprendizado por Reforço

1. Introdução 139

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1.4. Tipos de Aprendizado

1. Introdução 140