AULA 5

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Introdução a Ciência de 
Dados 
 
Prof. Me. Leandro Dias Lourenço 
 
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UNIDADE III 
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM 
 
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▰ Aprender a importância do Machine Learning; 
 
● Exibir os tipos de Aprendizagem do Machine Learning. 
MACHINE LEARNING - ENTENDENDO SUA 
IMPORTÂNCIA. 
 
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O Machine Learning (ML), é um subconjunto da grande 
área da Inteligência Artificial (IA), que possibilita a criação de 
modelos analíticos. A ML se baseia na construção de sistemas 
que aprendem, e melhoram o comportamento, identificando 
padrões e tomando decisões com pouca interferência humana. 
“ Para Freitas e Santana ( 2019, pg.8) - O 
Aprendizado de Máquina(AM) - do inglês, 
Machine Learning - é um dos principais pilares 
dessa nova era da indústria, pois permite a 
extração de informação utilizando dados de 
forma eficiente e eficaz. 
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“ “...são técnicas que deveriam ser capazes de criar 
por si próprias, a partir da experiência passada, 
uma hipótese, ou função, capaz de resolver o 
problema que se deseja tratar” Faceli (2011, pg. 1) 
 
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Tipos de aplicações que utilizam 
Machine Learning 
 
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▰ Identificação de fraudes; ▰ Sistemas de Recomendação (RecSys); ▰ Mecanismos de busca; ▰ Sistemas de detecção facial; ▰ Bots de serviço ao cliente; ▰ Entre outros. 
Tipos de Aprendizagem 
 
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Podemos classificar os algoritmos de Machine Learning 
conforme seu tipo de aprendizagem, ou seja, a forma como 
aprendem. 
Os tipos principais de Aprendizado de Máquina são: 
Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não 
Supervisionado e Aprendizagem por Reforço. 
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Aprendizado Supervisionado 
 ▰ O Aprendizado Supervisionado, os algoritmos relacionam uma saída 
com uma entrada com base em dados rotulados. ▰ Neste caso, o usuário alimenta ao algoritmo pares de entradas e 
saídas conhecidos, normalmente na forma de vetores. ▰ O algoritmo determina uma forma de prever qual rótulo de saída com 
base em uma entrada informada. Os resultados desse tipo de 
algoritmo são classificação e regressão. 
 
 
 
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Aprendizado Supervisionado 
 
 ▰ Classificação ou Classification: 
É o modelo de diagramar 
elementos iguais em categorias 
próprias. ▰ Regressão ou Regression: 
Reconhece uma predisposição 
para os dados que permite, 
predizer o futuro com base em 
dados históricos. 
 
 
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Aprendizado Não Supervisionado 
 
 ▰ O algoritmo não recebe os rótulos de entrada e, portanto, 
não conhece os rótulos de saída que devem ser gerados; ▰ O objetivo do aprendizado não supervisionado é de 
identificar os padrões existentes nos dados sob análise, suas 
similaridades (conforme critério estabelecido), suas 
diferenças e efetuar um agrupamento consistente das 
informações analisadas. 
 
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Aprendizado Não Supervisionado 
 ▰ Esse agrupamento de objetos 
com características semelhantes 
é denominado de clusterização, 
no qual consiste em agrupar os 
dados em classes de objetos 
com características semelhantes 
ou com algum tipo de padrão. 
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Aprendizado Não Supervisionado 
 
As técnicas mais conhecidas para o aprendizado não supervisionado são: 
k-médias, análise de componentes principais, clusterização 
hierárquica, decomposição em valores singulares, clusterização 
baseada em densidade, modelo de mistura Gaussiana entre outras. 
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Aprendizado por Reforço 
 
 ▰ O algoritmo não recebe a resposta correta mas recebe um 
sinal de reforço, de recompensa ou punição; ▰ O algoritmo faz uma hipótese baseado nos exemplos e 
determina se essa hipótese foi boa ou ruim; ▰ Inspirada por psicólogos comportamentais, que 
acreditavam na eficácia de recompensas e punições na 
educação dos seres humanos, e também lembra o 
adestramento de animais. 
 
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Aprendizado por Reforço 
 ▰ Aplicação: jogos e robótica, jogos de navegação, máquinas 
que jogam xadrez e veículos autônomos. 
 
 
 
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AMARAL, F. Introdução à Ciência de Dados. Mineração de Dados e Big Data, 2015. 
BREVE, F. A. Aprendizado de máquina em redes complexas. Tese (Doutorado em Ciências de Computação e Matemática 
Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2010. 
CAMARGO, K. G. Inteligência Artificial Aplicada a Nutrição na Prescrição de Planos Alimentares. 1999. 252 f. 
Dissertação (mestrado em engenharia) – Universidade Federal de Santa Catarina – UFSC, Florianópolis, 1999. 
FACELI, K. et al. Inteligência Artificial: uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. ed.2 .ed. LCT. 2021. 
FREITAS, A. L, SANTANA O.V.J. Machine Learning: Desafios para um Brasil competitivo, qual é o papel que o Brasil 
deve desempenhar nessa significativa evolução científica e tecnológica? - Revista Computação Brasil - Revista da 
Sociedade Brasileira de Computação. n.39 ed.1. 2019. 
HARRISON, M. Machine Learning - Guia de Referência Rápida - Novatec – 2019. 
HAYKIN, S. Redes neurais: princípios e prática, Porto Alegre: Bookman, 2011 
TUPLES, E.. Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep Learning. buZZrobot, 2017. 
 
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em:https://www.sas.com/pt_br/insights/analytics/machine-learning.html. Acesso em 01/04/2020. 
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DEEP LEARNING BOOK. Deeplearningbook.com. Disponível em http://www.deeplearningbook.com.br/.Acesso em 03/04/2020 
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REFERÊNCIAS 
https://transformacaodigital.com/dados/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona
https://transformacaodigital.com/dados/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona
https://transformacaodigital.com/dados/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona
https://transformacaodigital.com/dados/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona
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https://transformacaodigital.com/dados/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona
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Obrigado! 
Leandro Dias Lourenço