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Aprendizado de Máquina (ML) é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que permite que máquinas aprendam a partir de dados, identifiquem padrões, façam previsões e melhorem a tomada de decisões ao longo do tempo sem programação explícita.
O aprendizado supervisionado é uma abordagem fundamental em aprendizado de máquina e inteligência artificial, onde algoritmos aprendem a partir de conjuntos de dados rotulados para fazer previsões ou classificações. Explore seu processo, tipos, principais algoritmos, aplicações e desafios.
O aprendizado supervisionado é um conceito fundamental de IA e aprendizado de máquina, no qual algoritmos são treinados com dados rotulados para fazer previsões ou classificações precisas em novos dados não vistos. Conheça seus principais componentes, tipos e vantagens.
A aprendizagem semi-supervisionada (SSL) é uma técnica de aprendizado de máquina que aproveita dados rotulados e não rotulados para treinar modelos, sendo ideal quando rotular todos os dados é impraticável ou caro. Ela combina as forças do aprendizado supervisionado e não supervisionado para melhorar a precisão e a generalização.
Uma Árvore de Decisão é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para tomar decisões ou fazer previsões com base em dados de entrada. É visualizada como uma estrutura em forma de árvore, onde os nós internos representam testes, os galhos representam resultados e os nós folha representam rótulos de classe ou valores.
