Tipos principais de aprendizado em Machine Learning: Conceitos e Aplicações

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado supervisionado é um dos principais tipos de aprendizado em Machine Learning. Nesse tipo de aprendizado, um modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma resposta correta.

Aprendizado Não Supervisionado

Aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado onde os dados de treinamento não possuem rótulos. O objetivo desse tipo de aprendizado é encontrar padrões ou estruturas nos dados sem a necessidade de rótulos prévios.

Aprendizado Semi-Supervisionado

Aprendizado semi-supervisionado é um tipo de aprendizado onde o modelo é treinado com uma combinação de dados rotulados e não rotulados.

Aprendizado por Reforço

Aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado onde um agente aprende a tomar decisões por meio de tentativa e erro.

Conceitos básicos do aprendizado supervisionado em Machine Learning

O aprendizado supervisionado é um dos principais tipos de aprendizado em Machine Learning e envolve o treinamento de modelos com dados rotulados.

Características e aplicações do aprendizado não supervisionado em Machine Learning

O aprendizado não supervisionado é outro tipo importante de aprendizado em Machine Learning, no qual os dados de treinamento não possuem rótulos ou saídas corretas pré-determinadas.

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