Criar modelos clássicos de machine learning com aprendizado supervisionado
O aprendizado supervisionado é uma forma de aprendizado de máquina em que um algoritmo aprende com exemplos de dados. Vamos traçar de forma progressiva um panorama de como o aprendizado supervisionado gera automaticamente um modelo que pode fazer previsões sobre o mundo real. Também vamos mencionar a maneira em que esses modelos são testados e as dificuldades que podem surgir ao treiná-los.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, você vai:
- Definir o aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Explorar como as funções de custo afetam o processo de aprendizado.
- Descubra como otimizar modelos usando o gradiente descendente.
- Experimentar com as taxas de aprendizado e ver como elas podem afetar o treinamento.
Pré-requisitos
Uma familiaridade básica com entradas, saídas e modelos