Inteligência Artificial Lucas S. Figueiredo Aula 7 Intro Aprendizagem + Regressão

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Inteligência Artificial
Lucas Silva Figueiredo
lsf.cin@gmail.com 
Google Classroom 9gfkdd
1
recapitulando
Agentes
Espaço de Estados
Máximos Global e Local
máximo 
local
máximo 
global
função objetivo
espaço de estados
platô
platô
estado atual e direção da busca
visão (landscape) do
espaço de estados
Buscas Subindo a Montanha
Reiniciadas Aleatoriamente
2
1
5
4
3
escala
melhor ---------------------------pior
Desafio 3: Jogo da Velha++
Desafio inspirado no jogo Machinarium
Jogo da Velha (Tic Tac Toe)
Tabuleiro 10x10
Critério de vitória com é uma 
linha com 5 peças consecutivas
O desafio é empatar!
Projetos
Ferramentas
Microsoft Excel (regressão e outras funções)
Teachable Machine (3 classes de imagens)
Microsoft Z3 (resolvedor de restrições)
IBM Watson
Google Tensorflow (redes profundas)
Microsoft CNTK
OpenCV (visão computacional)
Ideias de Projetos
chatbot reflexivo simples (LUT)
agentes se movendo em jogos com A*
algoritmos genéticos predizendo ações
minimax no jogo de damas
horários do semestre com CSP
preço de imóveis com regressão linear
redes neurais para diagnósticos
aula de hoje
Aprendizagem de Máquina
Ou simplesmente aprendizagem
Aprendizagem
Um agente está aprendendo se ele é capaz de melhorar sua performance ao 
observar o mundo (ambiente)
Tipos de Aprendizagem
Não-supervisionada: 
	sem retorno explícito
Por reforço: 
	recompensas e penalidades
Supervisionada: 
	pares entrada-saída
Semi-supervisionada: 
	poucos pares entrada-saída
	muitas entradas
Aprendizagem 
Supervisionada
Aprendizagem 
Semi-supervisionada
Aprendizagem por Reforço
Aprendizagem Não-supervisionada
Regressão Linear
Como uma forma de Aprendizagem Supervisionada
Função Descrevendo os Dados
Função Linear:
Função de Custo
Gradiente Descendente
Regressão Linear Multivariada
E se o preço parasse de crescer?
E se o preço parasse de crescer?
overfitting
Just right!
Outliers
http://www.smbc-comics.com/comic/kill-all-humans-a-flowchart 
Nome
Vt
Título 
35