Prova BB

Anmerkungen:

• Machine learning é o ramo da IA e da ciência da computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão.

1. ML Não Supervisionado

   Anmerkungen:

   • Usa algoritmos de ML para analisar e agrupar conjuntos de dados não rotulados. 
2. ML Supervisionado

   Anmerkungen:

   • É definido pelo uso de conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos. Métodos: redes neurais, naive bayes, regressão linear, regressão logística, floresta aleatória, máquina de vetores de suporte (SVM).
3. ML Semi supervisionado

   Anmerkungen:

   • Usa um conjunto de dados rotulado menor para orientar classificação e extração de recursos de um conjuntos de dados maior e não rotulado. 
4. Processamento de Linguagem Natural (PLN)

   Anmerkungen:

   • Vertente da IA que ajuda computadores a entender, interpretar e manipular linguagem humana. O PLN resulta de diversas disciplinas, incluindo ciência da computação e linguística computacional, buscam preencher a lacuna entre comunicação humana e o entendimento dos computadores. 
   • Tarefas básicas de PLN incluem tokenização e análise sintática, lematização/stemização, rotulagem dos componentes do discurso, detecção de idioma e identificação de relações semânticas. Em termos gerais, as tarefas de PLN  segmentam a linguagem em partes menores essenciais, tenta entender as relações entre elas e explora como esses pedaços funcionam juntos para croar significado. 

Anmerkungen:

• É uma coleção organizada de informações - ou dados - estruturadas, normalmente armazenadas eletronicamente em um sistema de computador. Geralmente controlado por um SGBD. 

1. SQL

   Anmerkungen:

   • Linguagem de programação usada por quase todos os bancos de dados relacionais para consultar, manipular e definir dados e fornecer controle de acesso. 
2. NoSQL
3. MongoDB
4. Data Warehouse
5. Postgre-SQL

Anmerkungen:

• É a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados muito grandes.