Machine Learning Fundamentals

Machine Learning

• Definition: A subset of Artificial Intelligence that involves training algorithms to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed.
• Types:
  • Supervised Learning: Training data labeled with correct output.
  • Unsupervised Learning: Training data without labeled output.
  • Reinforcement Learning: Training data through interactions with environment.
• Algorithms:
  • Decision Trees
  • Random Forest
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Neural Networks

Statistical Analysis

• Definition: The process of collecting, analyzing, and interpreting data to extract meaningful insights and patterns.
• Types:
  • Descriptive Statistics: Summarizing and describing data.
  • Inferential Statistics: Drawing conclusions about a population based on a sample.
• Techniques:
  • Hypothesis Testing
  • Confidence Intervals
  • Regression Analysis
  • Time Series Analysis

Data Mining

• Definition: The process of automatically discovering patterns, relationships, and insights from large datasets.
• Types:
  • Predictive Data Mining: Identifying patterns to predict future outcomes.
  • Descriptive Data Mining: Identifying patterns to understand data characteristics.
• Techniques:
  • Decision Trees
  • Clustering
  • Association Rule Mining
  • Text Mining

Data Visualization

• Definition: The process of communicating data insights and patterns through graphical representations.
• Types:
  • Univariate Visualization: Visualizing single variables.
  • Multivariate Visualization: Visualizing multiple variables.
• Tools:
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly
  • Tableau

Deep Learning

• Definition: A subset of Machine Learning that involves training artificial neural networks with multiple layers to learn complex patterns.
• Types:
  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Image and signal processing.
  • Recurrent Neural Networks (RNNs): Sequential data processing.
  • Generative Adversarial Networks (GANs): Generating new data.
• Applications:
  • Computer Vision
  • Natural Language Processing
  • Speech Recognition

Aprendizado de Máquina

• Aprendizado de Máquina é um subset de Inteligência Artificial que envolve treinar algoritmos para aprender com dados e fazer previsões ou decisões sem ser explicitamente programado.
• Existem três tipos de Aprendizado de Máquina: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço.
• Algoritmos comuns incluem Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias, Máquinas de Vetores de Suporte e Redes Neurais.

Análise Estatística

• A Análise Estatística é o processo de coletar, analisar e interpretar dados para extrair insights e padrões significativos.
• Existem dois tipos de Análise Estatística: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial.
• Técnicas comuns incluem Teste de Hipóteses, Intervalos de Confiança, Análise de Regressão e Análise de Séries Temporais.

Mineração de Dados

• A Mineração de Dados é o processo de descobrir padrões, relacionamentos e insights em grandes conjuntos de dados.
• Existem dois tipos de Mineração de Dados: Mineração de Dados Predictiva e Mineração de Dados Descritiva.
• Técnicas comuns incluem Árvores de Decisão, Agrupamento, Mineração de Regras de Associação e Mineração de Texto.

Visualização de Dados

• A Visualização de Dados é o processo de comunicar insights e padrões de dados através de representações gráficas.
• Existem dois tipos de Visualização de Dados: Visualização Univariada e Visualização Multivariada.
• Ferramentas comuns incluem Matplotlib, Seaborn, Plotly e Tableau.

Aprendizado Profundo

• Aprendizado Profundo é um subset de Aprendizado de Máquina que envolve treinar redes neurais artificiais com múltiplas camadas para aprender padrões complexos.
• Existem três tipos de Aprendizado Profundo: Redes Neurais Convolucionais, Redes Neurais Recorrentes e Redes Neurais Antagônicas Geradoras.
• Aplicativos comuns incluem Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural e Reconhecimento de Fala.