Aprendizagem de máquina

Autarquia Educacional do Vale do São Francisco - AEVSF Faculdade de Ciências Aplicadas e Sociais de Petrolina - FACAPE

APRENDIZAGEM DE MÁQUINA

ROBSON PINHEIRO FABIO CAVALCANTE

Petrolina, PE. 2012

ÍNDICE
1- Introdução……………………………………………………………………………… 2- Aprendizagem.................................................................................................................. 2.1- Categorização............................................................................................................ 2.2- Taxonomia................................................................................................................ 2.3- Técnicas de Aprendizagem....................................................................................... 2.3.1 – Redes Neurais Artificiais.......................................................................... 2.3.2 – KNN (K-Nearest Neighbor)……………………………………………. 2.3.3 – K-Means………………………………………………………………... 3- Considerações Finais........................................................................................................ 4- Referencias Bibliográficas................................................................................................ 3 4 5 5 5 5 7 7 9 10

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1- Introdução
O termo inteligência artificial nasceu na década de 50 (OSÓRIO, 1999), e foi adotada como nomenclatura para sistemas inteligentes, ou seja, sistemas capazes de aprender e aprimorar seus resultados. Embora existam estudos nessa área que remontem à antiguidade, a sua visualização como ciência se deu junto ao surgimento do termo. A partir do conceito da inteligência artificial, que é copiar a inteligência humana e incorporá-la a um sistema, surge o desafio de se entender melhor o cérebro. Então com base nos estudos já existentes sobre o funcionamento do cérebro humano surgem os principais conceitos a cerca da aprendizagem de máquina (BARSA, 2012). Muitos pesquisadores, na sua busca da implementação de ferramentas e sistemas