Os métodos de aprendizagem estatística são divididos em métodos de aprendizagem

Os métodos de aprendizagem estatística são geralmente divididos em dois grupos principais: 1. Aprendizagem Supervisionada: Neste método, o modelo é treinado com um conjunto de dados que contém entradas e saídas conhecidas. O objetivo é prever a saída para novas entradas. Exemplos incluem regressão e classificação. 2. Aprendizagem Não Supervisionada: Aqui, o modelo é treinado com dados que não têm rótulos. O objetivo é identificar padrões ou agrupamentos nos dados. Exemplos incluem análise de agrupamento e redução de dimensionalidade. Esses métodos são fundamentais para a análise de dados e a construção de modelos preditivos.