Inteligência Artificial - Aprendizagem de Máquina

Páginas: 20 (4764 palavras) Publicado: 1 de abril de 2014
FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO PAULO




Inteligência Artificial
Aprendizagem de Maquina




Componentes do Grupo
Nº matrícula
Nome
1020677-1
Eduardo Vicente Ferreira
1020699-4
Jorge Fernando da Rocha
Data: 04/10/2013






SÃO PAULO
2013
Sumário








Introdução

Desde a criação das maquinas diversos cientistas e pessoas aficionadas pela área decomputadores pensam na possibilidade das maquinas ganharem autonomia, ou seja, aprenderem com os estímulos que recebem, solucionem problemas, tenha com isso o ponto de tomada de decisão, tenha atitudes e imagens semelhantes a dos humanos e outros pontos a mais.
E é neste ponto que este documento tem por objetivo descrever de uma das áreas importantes de IA que é a “Aprendizagem de Maquina”.Visão Conceitual

“Um programa de computador aprende se: a partir da experiência E referente a uma classe de tarefas T e a medida de sua performance P, se a performance nas tarefas T, medidas de por P, melhorarem com a experiência E.”
Mitchell, Tom. M. 1997. Machine Learning.p2.
Conceito
Aprendizagem de máquina é uma área dentro de Inteligência Artificial (IA) que tem comoobjetivo o desenvolvimento de técnicas computacionais sobre o aprendizado bem como a construção de sistemas capazes armazenar um conhecimento de forma automática. Hoje possui diversas aplicações tais como, por exemplo, máquinas de busca, diagnóstico médico, detecção automática de fraude de cartão de crédito, classificação de sequencias de DNA, entre outras aplicações.
Formas de Aprendizagem
IndutivoA principal tarefa da inferência indutiva ou indução é descobrir como retornar uma solução para uma hipótese que se aproxime ao máximo do valor de entrada do problema proposto. Segundo Russel e Norving, sobre a aprendizagem indutiva: como podemos escolhe entre várias hipóteses consistentes?”.
Pesquisadores estudam os problemas relacionados à aprendizagem indutiva há muitos anos, mas umarecomendação básica para a solução destes problemas seria a lâmina de Ockham, que nos orienta a escolher sempre a opção mais simples, pois mesmo não tendo muitas informações sobre algum assunto, você intuitivamente escolheria algo que parecer ser mais fácil do que a segunda ou terceira opção. Claro que escolher ou analisar se algo é fácil ou difícil não é uma simples tarefa, mas podemos concluir porintuição que, dirigir um carro é mais simples do que pilotar um avião.

Aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, o objetivo é induzir conceitos a partir de exemplos que estão pré-classificados, ou seja, exemplos que estão rotulados com uma classe conhecida. Se as classes possuírem valores discretos, o problema é categorizado como classificação. Caso
as classes possuam valorescontínuos, o problema é categorizado como regressão.
Segundo Bigus (1996), O aprendizado supervisionado é utilizado quando, em um banco de dados, se tem tanto as perguntas como as respostas. Usado para a realização de treinamento de redes neurais na obtenção de classificação, funções de aproximação ou modelagem e previsões baseadas no tempo.




Aprendizado Não-Supervisionado
Neste tipo deaprendizado, existe a incerteza sobre a saída esperada, desta forma, é necessário utilizar os métodos probabilísticos para simular uma experiência não vivida.
Para realizar tais procedimentos, é amplamente difundida a utilização da aprendizagem bayesiana ou redes bayesianas.
Definimos:
- Dados como evidências;
- Hipóteses em teorias probabilísticas.
Aprendizado por Reforço
É baseada em dados deum ambiente completamente observável. Sua meta é aprender o quanto a política é boa, ou seja, descobrir a sua utilidade. Para que seja possível realizar tais tarefas, o agente realiza uma série de testes no seu ambiente. Em cada etapa, ele aprende o próximo passo, somente o estado inicial e final são conhecidos, o que caracteriza o sistema de recompensa, pois somente quando a informação passada...
Ler documento completo

Por favor, assinar para o acesso.

Estes textos também podem ser interessantes

  • Inteligência Artificial
  • inteligencia artificial
  • Inteligência Artificial
  • Inteligencia artificial
  • Inteligencia Artificial
  • Inteligência Artificial
  • Inteligencia Artificial
  • Inteligencia artificial

Seja um membro do Trabalhos Feitos

CADASTRE-SE AGORA!