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Aula 18 – Aprendizado de Máquina Edirlei Soares de Lima
3 Introdução Desde que os computadores foram inventados temos nos perguntado se eles realmente são capazes de aprender. Infelizmente ainda não sabemos como fazer computadores aprender de uma maneira similar a maneira como os humanos aprendem. Entretanto, foram desenvolvidos algoritmos que são eficientes em certos tipos de tarefas de aprendizagem.
Aprender significa "mudar para fazer melhor" (de acordo com um dado critério) quando uma situação similar acontecer. Aprendizagem, não é memorizar. Qualquer computador pode memorizar, a dificuldade é em generalizar um comportamento para uma nova situação.
Observa-se alguns pares de exemplos de entrada e saída, de forma a aprender uma função que mapeia a entrada para a saída. Damos ao sistema a "resposta correta" durante o processo de treinamento. É eficiente pois o sistema pode trabalhar diretamente com informações corretas. "Util para classificação, regressão, estimação de probabilidade condicional (qual é a probabilidade de um cliente com um determinado perfil comprar um determinado produto?)
O agente fica sabendo de uma série de reforços, recompensas ou punições. Por exemplo, a falta de uma gorjeta no final do percurso da ao agente de taxista uma indicação de que ele fez algo errado. Dois pontos extras por vitória no final de um jogo de xadrez, diz ao agente que fez algo certo. Cabe ao agente para decidir qual das ações antes do reforço foram as maiores responsáveis ​​por isso. "Não damos a "resposta correta" para o sistema. O sistema faz uma hipótese e determina se essa hipótese foi boa ou ruim.
13 Fases da Aprendizagem Treinamento (supervisionado)" Utilização
Apresenta-se exemplos ao sistema". O sistema "aprende" a partir dos exemplos. O sistema modifica gradualmente os seus parâmetros para que a saída se aproxime da saída desejada. Utilização Novos exemplos jamais visto são apresentados ao sistema. O sistema deve generalizar e reconhecê-los.
14 Tipos de Problemas Classificação: Regressão: Estimação de Densidade:
Responde se uma determinada "entrada" pertence a uma certa classe. Dada a imagem de uma face: de quem é esta face (dentre um número finito). Regressão: Faz uma predição a partir de um exemplo. Predizer o valor da bolsa amanhã, dados os valores de dias e meses anteriores. Estimação de Densidade: Estima quais são as N categorias presente nos dados.
15 Aprendizado Supervisionado
16 Aprendizado Supervisionado
20 Generalizar é Difícil Não queremos aprender por memorização
23 Exemplo - Underfitting
24 Exemplo – Um Bom Modelo O modelo é suficientemente flexível para capturar a forma curva da função f mais não é suficiente para ser exatamente igual a função f.
25 Teoria de Aprendizado Computacional
26 Teoria de Aprendizado Computacional
Como escolher a função h entre as várias hipóteses consistentes? Princípio de Ockham: a hipótese mais provável é a mais simples que é consistente com todas as observações.