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Aprendizagem de máquinha
Description
Estudo para concursos sobre aprendizagem de máquinas.
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aprendizagem de máquina
tecnologia
concursos de ti
Mind Map by
Fabricio Giese
, updated more than 1 year ago
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Created by
Fabricio Giese
over 1 year ago
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Resource summary
Aprendizagem de máquinha
Inteligência artificial
Robótica
Mineração de dados
Tarefas
Classificação (Supervisionado)
RNA (Rede Neural Artificial)
SVM (Suporte Vector Machine
K-NN (K vizinhos mais próximos)
Naive Bayes
Regressão Logística
Árvore de decisão
Floresta Randômica
Regressão (Supervisionado)
Árvore de Decisão
C 4.5
Regressão Linear
RNA (RedeNeural Artificial)
Agrupamento (Não supervisionado)
RNA (Rede Neural Artificial
Redes de Kohonen
K-Means
Regressão Linear
K-Prototypes
K-Medoids
DBSCAN
Deep Learning (algoritmos de redes neurais)
Processo
Delimitar o problema
Preparar a base de dados
Treinamento
Conjunto de treinamento
Conjunto de teste
Avaliação
Algoritmos de aprendizagem
Supervisionado
Não supervisionado
Semi supervisionado
Problemas de treinamento
Overfitting
Causas
excesso de iterações
excesso de parâmetros
excesso de camadas
Resolução do problema
Conjunto de treinamento
Conjunto de validação
Conjunto de testes
técnicas para solucionar
validação cruzada
dropout
Underfitting
causas
Iterações insuficientes
amostragem dos dados
insuficiência de parâmetros
Entrada não normalizada
insuficiência de camadas
técnicas para solucionar
aumentar a amostragem
aumentar a complexidade do modelo
aumentar o tempo de treinamento
Métricas de classificação
Matriz de confusão
VP (Verdadeiro Positivo
FP (Falso Positivo)
Erro tipo 1 (estatística)
VN (Verdadeiro negativo)
FN (Falso negativo)
Erro tipo 2 (estatística)
P (Transações normal)
Transações fraudulentas
Acurácia
(VP + VN) / (VP + FN + VN + FP)
Erro
1 - valor da acurácia
Precisão
VP / (VP + FP)
Sensibilidade (Revocação)
VP / (VP + FN)
F-Score 2
2 * (precisão * sensibilidade) / (precisão + sensibilidade)
Especificidade
VN / (VN + FP)
Media attachments
Ti Am Aula 02 Matriz Confusao (binary/octet-stream)
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