Os algoritmos de aprendizado supervisionado são uma parte fundamental do aprendizado de máquina, onde modelos são treinados com dados rotulados para fazer previsões ou classificar novas entradas. Esses algoritmos aprendem com dados passados para identificar padrões e tomar decisões informadas.
Neste vídeo, vamos explorar os algoritmos de aprendizado supervisionado mais comumente usados, incluindo regressão linear, árvores de decisão e máquinas de vetor de suporte, e discutir como implementá-los de forma eficaz.
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
00:00 – Introdução
00:19 – Aprendizado supervisionado
03:05 – Coleta de dados
03:38 – Treinamento
04:48 – Teste
05:32 – algoritmos
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
🔹 Gate Smashers Shorts:
Assista conceitos rápidos e vídeos curtos aqui:
🔹 Inscreva-se para mais shorts e conteúdo motivacional:
Links de playlists por assunto:
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
► Sistema Operacional :
► Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados:
► Teoria da Computação
► Estruturas de Dados :
► Redes de Computadores (Playlist Completa):
► Arquitetura de Computadores (Playlist Completa):
► Linguagem de Consulta Estruturada (SQL):
► Matemática Discreta:
► Inteligência Artificial (Playlist Completa):
► Design de Compiladores:
► Sistema Numérico:
► Computação em Nuvem & BIG Data:
► Engenharia de Software:
► Design e Análise de Algoritmos (DAA) (Playlist Completa):
► Teoria dos Grafos:
► Programação em C:
► Lógica Digital:
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Nossos links de redes sociais:
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
► Para qualquer dúvida, sugestão ou contribuição de notas:
Envie um e-mail para: gatesmashers2018@gmail.com
#aprendizado supervisionado #aprendizado de máquina