Resumo de Noções de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), Sistemas de Recomendação e Visão Computacional

Descrição do Resumo:
O aprendizado 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 Aprendizado de Máquina, Sistemas de Recomendação e Visão Computacional. Ao final, resolveremos algumas questões de concursos públicos sobre estes assuntos.
Bons estudos,
Equipe Resumos de TI
Conteúdo do Resumo:
- Aprendizado de Máquina
- Conceito de Aprendizado de Máquina
- Como Funciona o Aprendizado de Máquina
- Tipos de Aprendizado de Máquina
- Aprendizagem Supervisionada
- Aprendizagem Não Supervisionada
- Aprendizagem Semissupervisionada
- Aprendizado por Reforço
- Problemas Comuns
- Overfitting e Underfitting
- 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)
- Técnicas de Classificação
- 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)
- Técnicas de Agrupamento (Clustering)
- Algoritmos de Aprendizagem por Reforço
- Etapas de Construção do Modelo de Aprendizado de Máquina
- Aplicações de Aprendizado de Máquina
- 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
- Tipos de Sistemas de Recomendação
- Visão Computacional