Aprendizado de máquina e aplicação do método de aprendizado supervisionado support vector machine

• Autor(a) principal: Pereira, Deborah Cholodoysky Barbedo
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13609
• topic: Aprendizado de máquina; Aprendizado automático; Reconhecimento de padrões; Support vector machine; Aprendizado de máquina

Aprendizado de máquina também conhecido como aprendizado automático é um método de análise de dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos. Isto é, um algoritmo baseado em técnicas estatísticas que a partir de dados de treinamento possibilita a predição, espera-se que quanto mais experiências mais o algoritmo se torne assertivo. Programas de aprendizado de máquina são projetados utilizando métodos estatísticos como regressão, support vector machine (SVM), árvores de classificação entre outros, objetivando o aprendizado do algoritmo, é esperado que as previsões melhorem ao longo do tempo quando exposto a novos dados. Neste trabalho é estudado e aplicado o método supervisionado SVM, em que o programa é treinado sobre um conjunto de dados pré-definidos nos quais já se sabe qual é a saída correta