Descrição do Resumo:

A aprendizagem de máquina é uma das tendências mais recentes da tecnologia atualmente. Do inglês machine learning, este é um ramo da inteligência artificial (IA) que já está revolucionando o software moderno e mudando a forma como as empresas fazem negócios.

Neste resumo, iremos apresentar os conceitos básicos sobre Aprendizagem de Máquina, Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Sistemas de Recomendação. Ao final, resolveremos algumas questões de concursos públicos sobre estes assuntos.

Bons estudos,

Equipe Resumos de TI

Conteúdo do Resumo:

Aprendizagem de Máquina
- Conceito de Aprendizagem de Máquina
- Como Funciona a Aprendizagem de Máquina
- Tipos de Aprendizagem de Máquina
  - Aprendizagem Supervisionada
  - Aprendizagem Não Supervisionada
  - Aprendizagem Semissupervisionada
  - Aprendizagem por Reforço
  - Problemas Comuns: O Trade-Off entre Víes e Variância
    - Overfitting (Sobreajuste)
    - Underfitting (Subajuste)
- Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada
  - Técnicas de Classificação
    - K-Vizinhos Mais Próximos (K-Nearest Neighbor – KNN)
    - Regressão Logística (Logistic Regression)
    - Naive Bayes
    - Máquina de Vetor de Suporte (Support Vector Machine – SVM)
    - Árvore de Decisão (Decision Trees)
    - Redes Neurais (Neural Networks)
  - Técnicas de Regressão
    - Regressão Linear (Linear Regression)
- Algoritmos de Aprendizagem Não Supervisionada
  - Técnicas de Agrupamento (Clustering)
    - K-means
  - Técnicas de Associação
    - Regras de Associação
  - Técnicas de Redução de Dimensionalidade
    - Análise de Componentes Principais (Principal Component Analytsis – PCA)
- Algoritmos de Aprendizagem por Reforço
- Etapas de Construção do Modelo de Aprendizado de Máquina
- Métricas Essenciais para Classificação
  - A Matriz de Confusão
  - Acurácia (Accuracy)
  - Precisão (Precision)
  - Revocação (Recall) ou Sensibilidade (Sensitivity)
  - F1-Score
- Métricas Essenciais para Regressão
  - MAE (Mean Absolute Error – Erro Absoluto Médio)
  - RMSE (Root Mean Squared Error – Raiz do Erro Quadrático Médio)
  - R² (R-Quadrado ou Coeficiente de Determinação)

Processamento de Linguagem Natural
- Evolução do PLN
- Importância do PLN
  - Grandes volumes de dados textuais
  - Estruturando uma fonte de dados altamente não-estruturada
- Funcionamento do PLN
  - Níveis de Processamento
  - Tipos de Abordagem
  - Elementos Básicos da Linguagem
  - Tarefas
- Métodos e Aplicações de PLN
  - PLN e análise de texto
  - Exemplos de PLN no dia a dia

Sistemas de Recomendação
- Tipos de Sistemas de Recomendação
  - Sistemas de Recomendação Baseados em Conteúdo
  - Sistemas de Recomendação Baseados em Filtragem Colaborativa
  - Sistema Híbrido
- Tipos de Abordagens (Obtenção de Dados)
- Métodos e Métricas de Avaliação em Sistemas de Recomendação