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Questions and Answers
Qual é o principal objetivo do treinamento de um modelo em um sistema de detecção de spam?
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O que são os dados de teste em um sistema de aprendizado de máquina?
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Qual das opções a seguir NÃO é uma métrica comum de avaliação para modelos de classificação?
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Qual tarefa é realizada durante o pré-processamento de dados?
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O que acontece se um sistema de aprendizado de máquina não tiver dados abrangentes o suficiente?
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Qual técnica é utilizada para diminuir o número de características de um conjunto de dados?
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O que significa a seleção de características em um pipeline de aprendizado de máquina?
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Qual é um dos principais objetivos do pré-processamento de dados?
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Qual é a primeira etapa crucial no processo de desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina?
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O que deve ser considerado ao escolher um algoritmo de aprendizado de máquina?
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Durante qual etapa o modelo é ajustado para aprender a fazer previsões?
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Qual métrica é utilizada para avaliar o desempenho do modelo?
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Quando deve ser feito um novo treinamento do modelo?
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Qual das seguintes aplicações NÃO é um uso típico de aprendizado supervisionado?
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Qual a principal característica do aprendizado supervisionado?
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Qual é um dos principais tipos de tarefas em aprendizado supervisionado?
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Em relação ao processo de aprendizado, o que o algoritmo tenta minimizar durante o treinamento?
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O que caracteriza a etapa de avaliação do modelo?
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Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?
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O que se entende por 'generalização' no contexto de aprendizado de máquina?
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Qual das seguintes aplicações é mais adequada para aprendizado supervisionado?
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Quais são os objetivos principais do aprendizado não supervisionado?
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O que significa que um modelo tem 'capacidade de aprender'?
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De acordo com a definição de aprendizado supervisionado, os rótulos de destino correspondem a qual aspecto?
De acordo com a definição de aprendizado supervisionado, os rótulos de destino correspondem a qual aspecto?
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Qual é a principal diferença entre tarefas de classificação e de regressão?
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O que caracteriza o problema de overfitting em modelos de aprendizado de máquina?
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Qual é um exemplo de tarefa de classificação mencionada?
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Qual conjunto de dados foi mencionado como exemplo de tarefa de regressão?
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O que é underfitting em modelos de aprendizado de máquina?
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Qual das opções melhor descreve o papel do hiperplano na classificação?
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Qual é a consequência de um modelo muito simples no aprendizado de máquina?
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O que é considerado ao desenvolver um modelo de aprendizado de máquina usando dados reais?
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Study Notes
Introdução à Inteligência Artificial (ECOM08A)
- O curso ECOM08A tem como foco a Inteligência Artificial.
- O professor é João Paulo R. R. Leite ([email protected]).
Livros Recomendados
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (2ª Edição) de Aurélien Géron.
- Introduction to Machine Learning with Python de Andreas C. Müller & Sarah Guido.
Machine Learning
- A ciência (e arte) de programar computadores para aprender com dados (experiência).
- Definição mais geral: "Campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado" (Arthur Samuel, 1959).
- Definição mais técnica: "Diz-se que um programa de computador aprende com a experiência E no que diz respeito a alguma tarefa T e alguma medida de desempenho P, se for o desempenho em T, conforme medido por P, melhora com a experiência E" (Tom Mitchell, 1997).
Aprendizado Supervisionado
- Treinamento de um modelo para aprender um mapeamento entre dados de entrada e respostas corretas (rótulos de destino).
- Os dados de treinamento precisam ser rotulados (i.e., suas respostas conhecidas).
- Pode ser utilizado para fazer previsões ou tomar decisões baseadas em dados rotulados.
Aprendizado Não-Supervisionado
- Usa dados não rotulados para descobrir padrões e estruturas nos dados.
- Inclui tarefas de agrupamento (clustering) e redução de dimensionalidade.
Processo de Aprendizagem
- O algoritmo de aprendizado supervisionado toma os dados de treinamento e ajusta iterativamente seus parâmetros para minimizar o erro entre as saídas previstas e os rótulos reais.
- O algoritmo tenta generalizar a partir dos dados de treinamento para poder fazer previsões precisas sobre dados novos e não vistos.
- A capacidade de ter bom desempenho em dados não presentes no conjunto de treinamento é chamada de generalização.
- O modelo precisa ser avaliado em um conjunto de dados separado (teste ou validação) para determinar seu desempenho.
Fluxo de Trabalho
- O fluxo de trabalho típico envolve a coleta de dados, a divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste, o treinamento do algoritmo, a avaliação do modelo e, finalmente, sua produção.
Mais Detalhes
- Coleta de Dados: É fundamental coletar dados abrangentes e suficientes para o treinamento do modelo.
- Pré-processamento de Dados: Técnicas para preparar os dados brutos para o treinamento, como limpeza, transformação e redução de dimensionalidade.
Alguns Tipos de Tarefas (Pré-processamento de Dados)
- Limpeza de dados (remoção de valores faltantes, outliers, erros).
- Transformação de dados (normalização, codificação One-Hot).
- Seleção de características (remoção de features irrelevantes/prejudiciais).
- Redução de dimensionalidade (PCA).
- Tratamento de ruídos em sinais (filtragem, suavização).
- Divisão dos dados (treinamento, validação e teste).
Seleção e Treinamento do Modelo
- Selecionar o algoritmo de aprendizado de máquina apropriado (ex: Redes Neurais, Árvore de Decisão, SVM).
- Ajustar (fit) o modelo aos dados de treinamento para otimizar seus parâmetros.
Avaliação do Modelo
- Avaliar o desempenho do modelo em um conjunto de dados de teste usando métricas adequadas ao tipo de problema (classificação/regressão).
Outros Pontos Importantes
- Overfitting e Underfitting: problemas que podem ocorrer em um modelo. Overfitting está associado a um modelo excessivamente complicado que se adapta demais aos dados de treinamento, e underfitting está associado a um modelo muito simples que não consegue capturar os aspectos suficientes dos dados de treinamento.
- Tipos de Aprendizado Supervisionado: Classificação (para atribuir dados a categorias) e Regressão (para prever um valor contínuo).
- Considerações Finais: Dado rotulado, aplicações práticas (classificação e regressão), necessidade de conjuntos de treinamento e teste, qualidade e quantidade de dados, desafios de overfitting e underfitting.
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Description
Este quiz aborda os conceitos fundamentais de Inteligência Artificial, com foco especial em Machine Learning e Aprendizado Supervisionado. Os alunos poderão revisar as definições, métodos e aplicações práticas como parte do curso ECOM08A ministrado pelo professor João Paulo R. R. Leite.
