Domotica

02/05/13

Universidade da Amazônia – UNAMA Centro de Ciências Exatas e Naturais – CCET Curso de Bacharelado em Ciência da Computação

Agenda • Introdução • Tipos de aprendizado • Conceitos e Definições • Considerações Finais

Aprendizado de Máquina Prof. M.Sc. Fábio Lobato

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Motivação
• Desde que os computadores foram inventados temos nos perguntado: “Eles são capazes de aprender?” • Infelizmente ainda não sabemos como fazer computadores aprenderem de uma maneira similar a como os humanos aprendem • Entretanto, foram desenvolvidos algoritmos que são eficientes em certos tipos de tarefas de aprendizagem e um entendimento teórico de aprendizagem está começando a surgir.

Motivação
• Em geral, é difícil articular o conhecimento que precisamos para construir um sistema de IA • Na verdade, algumas vezes, não temos nem este conhecimento • Em alguns casos, podemos construir sistemas em que eles mesmos aprendem o conhecimento necessário

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O que é Aprendizado?
• Aprender fatos por meio de observação e exploração • Melhorar habilidades motoras/cognitivas por meio de prática • Organizar novo conhecimento em representações efetivas e gerais

Aprendizado de Máquina
• Principal preocupação
• Construção de programas de computador que melhoram seu desempenho por meio de experiência

• Técnicas orientadas a dados
• Aprendem automaticamente a partir de grandes volumes de dados • Geração de hipóteses a partir dos dados

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Exemplos aprendizagem de máquina
• A partir de informações sobre pacientes relativas a gravidez aprender a prever classes de futuros pacientes de alto risco que devem fazer cesárea • Análise de risco de crédito: prever clientes mal pagadores • Prever comportamento de compra de clientes • Recomendar filmes para clientes • etc

Multidisciplinaridade da