Sumário Regressão Linear A Regressão Linear é uma técnica estatística e de aprendizado de máquina utilizada para modelar e analisar relações entre variáveis. No contexto de Machine Learning, é empregada para prever o valor de uma variável dependente (ou variável de resposta) com base nos valores de uma ou mais variáveis independentes (ou preditores), assumindo […]
Sumário Redes Neurais – Multilayer As redes neurais multicamada (Multilayer Perceptrons – MLPs) são um tipo fundamental de rede neural artificial, que desempenham um papel crucial no campo do aprendizado de máquina e da inteligência artificial. Essas redes são compostas por múltiplas camadas de neurônios, organizadas em uma estrutura de camadas sucessivas, onde cada camada
Redes Neurais – multilayer Read More »
Sumário Redes Neurais Redes neurais são um pilar fundamental da inteligência artificial (IA), inspiradas na estrutura e no funcionamento do cérebro humano. Elas são compostas por unidades básicas de processamento, chamadas neurônios artificiais ou perceptron, organizados em camadas. Esses neurônios se conectam uns aos outros e transmitem sinais. A maneira como esses sinais são processados
Sumário Algoritmo SVM O algoritmo SVM, que significa Máquina de Vetores de Suporte (do inglês, Support Vector Machine), é uma técnica poderosa para resolver problemas de classificação e regressão dentro do campo da aprendizagem de máquina e estatística computacional. O SVM é particularmente útil para lidar com conjuntos de dados de alta dimensão e situações
Sumário Algoritmo KNN O algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) é um dos métodos mais simples e intuitivos dentro do campo da aprendizagem de máquina, utilizado tanto para classificação quanto para regressão. A base do KNN é a premissa de que itens semelhantes estão próximos uns dos outros. Vamos explorar em detalhes o funcionamento, características e aplicações
Sumário Algoritmo K-means O algoritmo K-means é uma técnica de aprendizado de máquina não supervisionado, amplamente utilizada para a tarefa de agrupamento (ou “clustering”). O objetivo do K-means é dividir um conjunto de dados (N) em (K) grupos distintos (ou “clusters”), de forma que cada ponto pertença ao grupo cuja média (ou “centroide”) é a
1. Números e Operações Atualizado em: 10 de fevereiro de 2024 Por: Nelson H. Koshoji 1.1. Números Reais – $mathbb{R}$ Conjuntos do Números Naturais – $mathbb{N}$ Definição: Inclui todos os números inteiros não-negativos, começando de 0 e indo infinitamente em direção a números maiores. Exemplo: (small 0, 1, 2, 3, 4, 5, …