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## Glossário

Uma rápida ou duas frases descrevendo termos comuns. Veja páginas individuais para mais detalhes.

*   **Machine Learning** - Intersecção de estatísticas e ciência da computação em para ensinar os computadores a executar tarefas sem ser explicitamente programado.
*   **Aprendizado Profundo** - Um termo abrangente para métodos de aprendizado de máquina baseado em representações de dados de aprendizado, em oposição a algoritmos baseados no cumprimento de uma determinada tarefa. Inclui arquiteturas como redes neurais profundas, redes de crenças profundas e redes neurais recorrentes.
*   **Neuroevolution** - Um termo genérico para métodos de aprendizado de máquina baseado na geração de redes neurais através do peso, viés e arquitetura através de mutações aleatórias da rede. As formas mais comuns de neuroevolução são Neuroevolução de Topologias Aumentantes ( [NEAT](https://en.wikipedia.org/wiki/Neuroevolution_of_augmenting_topologies) ) e Neuroevolução Interactivamente Restrita ( [ICONE](http://ikw.uni-osnabrueck.de/~neurokybernetik/media/pdf/2012-1.pdf) ).
*   **Aprendizagem Estatística** - o uso de aprendizado de máquina com o objetivo de inferência estatística, em que você tira conclusões dos dados em vez de concentre-se na precisão da previsão
*   **Aprendizado Supervisionado** - Usando dados históricos para prever o futuro. Exemplo: usando dados históricos de preços nos quais as casas foram vendidas para prever o preço em que sua casa será vendida. Regressão e Classificação estão sob o aprendizado supervisionado.
*   **Aprendizado não supervisionado** - Encontrando padrões em dados não rotulados. Exemplo: Agrupando clientes através do comportamento de compra. Clustering vem sob aprendizagem não supervisionada.
*   **Aprendizado por reforço** - Usando um ambiente simulado ou real em que um algoritmo de aprendizado de máquina recebe entrada e recompensas esparsas para construir um modelo para prever ações. Aprendizagem por reforço tem sido usada [para treinar robôs virtuais para equilibrar-se](https://blog.openai.com/competitive-self-play/) e [vencer jogos projetados para humanos](https://blog.openai.com/openai-baselines-dqn/) .
*   **Regressão** - Uma técnica de aprendizado de máquina usada para prever valores contínuos. Regressão Linear é um dos algoritmos de regressão mais populares.
*   **Classificação** - Uma técnica de aprendizado de máquina usada para prever valores discretos. Regressão Logística é um dos algoritmos de classificação mais populares.
*   **Aprendizagem de Regra de Associação** - Um método de aprendizado de máquina baseado em regras para descobrir relações interessantes entre variáveis ​​em grandes bancos de dados.
```
f: x -> y 
 
 Here 'f' is a function that takes 'x' as input and produces 'y' as output. 
 
 If the output value 'y' is a real number / continous value then the function 
 is a regression technique. 
 
 If the output value 'y' is a discrete / categorical value then the function is a classification technique. 
```

*   **Agrupamento** - Agrupamento de dados não rotulados. Identificando padrões usando estatísticas.
    
*   **Redução de Dimensionalidade** - Reduzindo o número de variáveis ​​aleatórias nos dados para obter previsões mais precisas.
    
*   **Florestas aleatórias** - Florestas aleatórias ou florestas de decisão aleatórias são um método de aprendizado conjunto para classificação, regressão e outras tarefas que operam construindo uma multiplicidade de árvores de decisão no momento do treinamento e gerando a classe que é o modo das classes ou predição da média. árvores individuais. - **Redes Bayesianas** - Uma rede bayesiana é um modelo gráfico probabilístico que relaciona um conjunto de variáveis ​​aleatórias com suas independências condicionais por meio de um gráfico acíclico dirigido (DAG). De uma maneira simples, relaciona a variável aleatória com suas independências condicionais para a previsão do evento. Ela desempenha um papel crucial na relação de pistas para causar. - **Troca de viés-variância** - Bias é útil porque nos ajuda a determinar a diferença média em valores previstos e valores reais, enquanto a variância nos ajuda a determinar como predicações diferentes no mesmo conjunto de dados são diferentes umas das outras. Se o preconceito aumenta, então o modelo tem um alto erro nas previsões, o que torna o modelo subalimentado. Uma alta variância faz com que o modelo se sobreponha à medida que o modelo se treina continuamente em apenas um dado conjunto de dados e executa mal nos dados que ainda não viu. Encontrar um equilíbrio entre o viés e a variância é a chave para criar um bom modelo.
    

### Mais Informações:

*   [Glossário de Termos - Robótica](http://robotics.stanford.edu/~ronnyk/glossary.html)
*   [Glossário de Termos - Machine Learning, Statistics e Data Science](https://www.analyticsvidhya.com/glossary-of-common-statistics-and-machine-learning-terms/)