Aprendizado de Maquina - Paradigmas e Estrategias

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1MCM
Paradigmas de AM
� Simbólico
� Instance-Based
� Estatístico
� Conexionista
� Genético
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2MCM
Paradigmas de AM - Simbólico
� Técnica que explora representações de 
estruturas gráficas ou lógicas, no lugar de 
métodos estatísticos ou numéricos
� Sistemas de AM simbólico aprendem 
descrições simbólicas que representam um 
conhecimento de alto nível, fazendo fortes 
suposições estruturais sobre os conceitos a 
serem adquiridos
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3MCM
Paradigmas de AM -Simbólico (Cont.)
� Os sistemas de aprendizado símbólico 
buscam aprender construindo representações 
simbólicas de um conceito através da análise 
de exemplos e contra-exemplos desse 
conceito.
� As representações simbólicas estão 
tipicamente na forma de alguma expressão 
lógica, árvore de decisão, regras de produção 
ou rede semântica.
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4MCM
Paradigmas de AM - Instance-Based
� Uma forma de classificar um caso é lembrar 
de um caso similar cuja classe é conhecida e 
assumir que o novo caso terá a mesma classe.
� Esta filosofia exemplifica os sistemas 
instance-based, que classificam casos nunca 
vistos através de casos similares conhecidos.
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5MCM
Paradigmas de AM - Estatístico
� Como regra geral, técnicas estatísticas tendem a 
focar tarefas em que todos os atributos têm valores 
contínuos ou ordinais. Muitos deles também são 
paramétricos, assumindo alguma forma de modelo, 
e então encontrando valores apropriados para os 
parâmetros do modelo a partir de dados.
� Por exemplo, um classificador linear assume que 
classes podem ser expressas como combinação 
linear dos valores dos atributos, e então procurar 
uma combinação linear particular que fornece a 
melhor aproximação sobre o conjunto de dados.
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6MCM
Paradigmas de AM - Conexionista
� Redes neurais são construções matemáticas 
relativamente simples que foram inspiradas 
no modelo biológico do sistema nervoso. 
Sua representação envolve unidades 
altamente interconectadas, no qual o nome 
conexionismo é utilizado para descrever a 
área de estudo.
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7MCM
Paradigmas de AM - Genético
� Um classificador genético consiste de uma 
população de elementos de classificação que 
competem para fazer a predição. Elementos que 
possuem uma performance fraca são descartados, 
enquanto os elementos mais fortes proliferam, 
produzindo variações de si mesmos.
� Este paradigma possue uma analogia direta com a 
teoria de Darwin, onde sobrevivem os mais bem 
adaptados ao ambiente.
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8MCM
Estratégias de AM
	Paradigmas de AM
	Paradigmas de AM - Simbólico
	Paradigmas de AM -Simbólico (Cont.)
	Paradigmas de AM - Instance-Based
	Paradigmas de AM - Estatístico
	Paradigmas de AM - Conexionista
	Paradigmas de AM - Genético
	Estratégias de AM