Aprendizado de Máquina: Supervisionado e Não Supervisionado

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O aprendizado de máquina ocorre quando um algoritmo ou um programa de computador consegue melhorar sua performance nas tarefas que desempenha com base na experiência, utilizando inteligência artificial. Essa experiência ocorre com a alimentação de dados e informações colhidas a partir de interações com o mundo real.

Dessa forma, podemos dividir o aprendizado de máquina em supervisionado, que busca responder um target, ou seja, há uma variável explícita a ser respondida; e não supervisionado, em que busca-se identificar grupos ou padrões a partir dos dados, sem um objetivo específico a ser alcançado.

Capítulos
00:00 Introdução
00:45 Aprendizado de Máquina Supervisionado
02:37 Modelos do tipo Regressão e Classificação
04:23 Variáveis numéricas como Categorias
05:11 Aprendizado de Máquina Não Supervisionado
06:47 Conclusão

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