Aprendizagem de máquinha

Description

Estudo para concursos sobre aprendizagem de máquinas.
Fabricio Giese
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Fabricio Giese
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Resource summary

Aprendizagem de máquinha
  1. Inteligência artificial
    1. Robótica
      1. Mineração de dados
      2. Tarefas
        1. Classificação (Supervisionado)
          1. RNA (Rede Neural Artificial)
            1. SVM (Suporte Vector Machine
              1. K-NN (K vizinhos mais próximos)
                1. Naive Bayes
                  1. Regressão Logística
                    1. Árvore de decisão
                      1. Floresta Randômica
                      2. Regressão (Supervisionado)
                        1. Árvore de Decisão
                          1. C 4.5
                          2. Regressão Linear
                            1. RNA (RedeNeural Artificial)
                            2. Agrupamento (Não supervisionado)
                              1. RNA (Rede Neural Artificial
                                1. Redes de Kohonen
                                2. K-Means
                                  1. Regressão Linear
                                    1. K-Prototypes
                                      1. K-Medoids
                                        1. DBSCAN
                                      2. Deep Learning (algoritmos de redes neurais)
                                        1. Processo
                                          1. Delimitar o problema
                                            1. Preparar a base de dados
                                              1. Treinamento
                                                1. Conjunto de treinamento
                                                  1. Conjunto de teste
                                                  2. Avaliação
                                                  3. Algoritmos de aprendizagem
                                                    1. Supervisionado
                                                      1. Não supervisionado
                                                        1. Semi supervisionado
                                                        2. Problemas de treinamento
                                                          1. Overfitting
                                                            1. Causas
                                                              1. excesso de iterações
                                                                1. excesso de parâmetros
                                                                  1. excesso de camadas
                                                                  2. Resolução do problema
                                                                    1. Conjunto de treinamento
                                                                      1. Conjunto de validação
                                                                        1. Conjunto de testes
                                                                        2. técnicas para solucionar
                                                                          1. validação cruzada
                                                                            1. dropout
                                                                          2. Underfitting
                                                                            1. causas
                                                                              1. Iterações insuficientes
                                                                                1. amostragem dos dados
                                                                                  1. insuficiência de parâmetros
                                                                                    1. Entrada não normalizada
                                                                                      1. insuficiência de camadas
                                                                                      2. técnicas para solucionar
                                                                                        1. aumentar a amostragem
                                                                                          1. aumentar a complexidade do modelo
                                                                                            1. aumentar o tempo de treinamento
                                                                                        2. Métricas de classificação
                                                                                          1. Matriz de confusão
                                                                                            1. VP (Verdadeiro Positivo
                                                                                              1. FP (Falso Positivo)
                                                                                                1. Erro tipo 1 (estatística)
                                                                                                2. VN (Verdadeiro negativo)
                                                                                                  1. FN (Falso negativo)
                                                                                                    1. Erro tipo 2 (estatística)
                                                                                                    2. P (Transações normal)
                                                                                                      1. Transações fraudulentas
                                                                                                      2. Acurácia
                                                                                                        1. (VP + VN) / (VP + FN + VN + FP)
                                                                                                        2. Erro
                                                                                                          1. 1 - valor da acurácia
                                                                                                          2. Precisão
                                                                                                            1. VP / (VP + FP)
                                                                                                            2. Sensibilidade (Revocação)
                                                                                                              1. VP / (VP + FN)
                                                                                                              2. F-Score 2
                                                                                                                1. 2 * (precisão * sensibilidade) / (precisão + sensibilidade)
                                                                                                                2. Especificidade
                                                                                                                  1. VN / (VN + FP)
                                                                                                                Show full summary Hide full summary

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                                                                                                                Jesús García
                                                                                                                Construcción de software
                                                                                                                CRHISTIAN SUAREZ
                                                                                                                Tarea 1 - La Naturaleza de la Electricidad
                                                                                                                Paula Andrea
                                                                                                                MAPAS CONCEPTUALES DIGITALES
                                                                                                                Mariana Victoria
                                                                                                                MAPAS CONCEPTUALES DIGITALES
                                                                                                                Andrés Paredes
                                                                                                                MAPAS CONCEPTUALES DIGITALES
                                                                                                                Maira Urrego
                                                                                                                Características del conocimiento científico y tecnológico
                                                                                                                José Mauricio
                                                                                                                ESPAÑA
                                                                                                                1703lolamora
                                                                                                                fichas TIC
                                                                                                                mayra felix
                                                                                                                Projecte Tècnic
                                                                                                                Joan Valero
                                                                                                                MAPA MENTAL DE CONOCIMIENTOS TECNOLOGICOS
                                                                                                                marlyn camila jimenez rodriguez