Mapa Mental - Machine Learning

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Supervisionado usa dados Não supervisionado A abordagem supervisionada Supervisionado visa prever Não supervisionado busca Ambos têm aplicações rotulados para trabalha com dados sem entender a estrutura dos distintas em análise de treinamento. rótulos. é mais direta na predição. resultados específicos. dados. dados. Dados Rotulados vs. Não Aprendizagem a partir de Objetivos e Resultados Campo que desenvolve Rotulados dados rotulados. algoritmos para análise de dados. Algoritmos treinados para Foco em predição, Características Conceito Básico funções específicas. classificação e agrupamento. Diferenças entre Supervisionado e Não Supervisionado Utilizado para prever resultados com base em Utiliza conjuntos de dados dados históricos. para treinar algoritmos. Machine Learning Supervisionado Machine Learning Definição Classificação de e-mails Usado em consultoria para como spam ou não. análise de operações. Machine Learning Não Supervisionado Predição de preços de produtos com base em dados Exemplos de Uso Aplicações Importante para a economia anteriores. e exportações. Facilita a descoberta de Análise de crédito em instituições financeiras. Características Exemplos de Uso padrões em grandes volumes de dados. Análise de dados não Descoberta de padrões para segmentação de Agrupamento de clientes rotulados. com base em comportamento Identificação de tópicos Análise de clusters em ocultos sem intervenção. mercado e agrupamento. em textos não rotulados. dados de redes sociais. de compra.