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)
- 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
- 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
Visão Computacional