14 tipos diferentes de aprendizado no aprendizado de máquina

Todos os direitos reservados ao autor: Jason Brownlee (artigo original em inglês)

Segundo Jason Brownlee, o aprendizado de máquina é um grande campo de estudo que se sobrepõe e herda idéias de muitos campos relacionados, como inteligência artificial.

O foco do campo é aprender, ou seja, adquirir habilidades ou conhecimentos a partir da experiência. Geralmente, isso significa sintetizar conceitos úteis a partir de dados históricos.

Como tal, existem muitos tipos diferentes de aprendizado que você pode encontrar como profissional no campo do aprendizado de máquina: de campos de estudo completos a técnicas específicas.

Neste post, você descobrirá uma introdução suave aos diferentes tipos de aprendizado que você pode encontrar no campo de aprendizado de máquina.

Depois de ler este post, escrito originalmente por:  Jason Brownlee, você saberá:

• Campos de estudo, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e de reforço.
• Tipos de aprendizado híbridos, como aprendizado semi-supervisionado e auto-supervisionado.
• Técnicas amplas, como aprendizado ativo, online e por transferência.

Fundamentos dos Algoritmos de Aprendizado de Máquina (com Códigos Python e R)

Introdução

Os carros e robôs autônomos do Google recebem muita publicidade, mas o futuro real da empresa é o aprendizado de máquina, a tecnologia que permite que os computadores fiquem mais inteligentes e pessoais.

– Eric Schmidt (presidente do Google)

Estamos vivendo no período mais marcante da história humana. O período em que a computação passou de grandes mainframes para a nuvem. Mas o que o torna definidor não é o que aconteceu, mas o que está por vir.

O que torna esse período empolgante e atraente é a democratização das várias ferramentas e técnicas, que seguiram com o impulso da computação. Bem-vindo ao mundo da ciência de dados !

Quem pode se beneficiar ao máximo deste guia?

Esse post tem como objetivo simplificar a jornada de aspirantes a cientistas de dados e entusiastas de aprendizagem de máquina. Através deste, permitirá que você trabalhe em problemas de aprendizado de máquina e ganhe experiência.

As estatísticas por trás dessas técnicas, não esta contido aqui, já que você não precisa entendê-las no começo. Então, se você está procurando uma compreensão estatística desses algoritmos, você deve procurar em outro lugar. Mas, se você está querendo se equipar para começar a construir um projeto de aprendizado de máquina, você está no lugar certo, vamos começar!