Aprendizado por Reforço na Netflix A Netflix pode usar aprendizado por reforço para aprender as preferências de um usuário ao longo do tempo. Por e...

1. O aprendizado supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina em que o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma resposta correta. O objetivo é que o algoritmo aprenda a mapear as entradas para as saídas corretas. O aprendizado não supervisionado é uma técnica em que o algoritmo é treinado com um conjunto de dados não rotulados, ou seja, dados que não possuem uma resposta correta. O objetivo é que o algoritmo encontre padrões e estruturas nos dados. O aprendizado por reforço é uma técnica em que o algoritmo aprende a tomar decisões em um ambiente dinâmico, recebendo recompensas ou punições com base em suas ações. 2. Na categoria de classificação, o objetivo é prever uma classe ou categoria para uma determinada entrada. Por exemplo, classificar se um e-mail é spam ou não spam. Na categoria de regressão, o objetivo é prever um valor numérico para uma determinada entrada. Por exemplo, prever o preço de uma casa com base em suas características. Outras aplicações do aprendizado supervisionado incluem detecção de fraude em cartões de crédito, diagnóstico médico e previsão de demanda em empresas de varejo. 3. Na clusterização, o objetivo é agrupar dados semelhantes em clusters ou grupos. Por exemplo, agrupar clientes com base em suas preferências de compra. Na redução de dimensionalidade, o objetivo é reduzir a quantidade de variáveis em um conjunto de dados, mantendo as informações mais importantes. Por exemplo, reduzir a quantidade de variáveis em um conjunto de dados de imagens para facilitar a análise. Outras aplicações do aprendizado não supervisionado incluem análise de redes sociais, segmentação de mercado e detecção de anomalias em sistemas de segurança. 4. O KNN é um algoritmo de classificação que classifica uma entrada com base nas classes de seus vizinhos mais próximos. Os benefícios do KNN incluem sua simplicidade e facilidade de implementação. As desvantagens incluem sua sensibilidade a dados ruidosos e sua ineficiência em conjuntos de dados grandes. O SVM é um algoritmo de classificação que encontra um hiperplano que separa as classes de entrada. Os benefícios do SVM incluem sua eficácia em conjuntos de dados grandes e sua capacidade de lidar com dados não lineares. As desvantagens incluem sua complexidade e dificuldade de interpretação.