b'\n_START_ARTICLE_\nAprendizado de m\xc3\xa1quina\n_START_PARAGRAPH_\nO\xc2\xa0aprendizado autom\xc3\xa1tico  ou  a aprendizagem autom\xc3\xa1tica  ou tamb\xc3\xa9m aprendizado de m\xc3\xa1quina  ou aprendizagem de m\xc3\xa1quina  (em ingl\xc3\xaas: machine learning) \xc3\xa9 um subcampo da Engenharia e da ci\xc3\xaancia da computa\xc3\xa7\xc3\xa3o que evoluiu do estudo de reconhecimento de padr\xc3\xb5es e da teoria do aprendizado computacional em intelig\xc3\xaancia artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de m\xc3\xa1quina como o "campo de estudo que d\xc3\xa1 aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados"(livre tradu\xc3\xa7\xc3\xa3o).  O aprendizado autom\xc3\xa1tico explora o estudo e constru\xc3\xa7\xc3\xa3o de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previs\xc3\xb5es sobre dados. Tais algoritmos operam construindo um modelo a partir de inputs amostrais a fim de fazer previs\xc3\xb5es ou decis\xc3\xb5es guiadas pelos dados ao inv\xc3\xa9s de simplesmente seguindo inflex\xc3\xadveis e est\xc3\xa1ticas instru\xc3\xa7\xc3\xb5es programadas. Enquanto que na intelig\xc3\xaancia artificial existem dois tipos de\xc2\xa0racioc\xc3\xadnio\xc2\xa0(o\xc2\xa0indutivo, que extrai regras e padr\xc3\xb5es de grandes conjuntos de dados, e o\xc2\xa0dedutivo), o aprendizado de m\xc3\xa1quina s\xc3\xb3 se preocupa com o indutivo._NEWLINE_Algumas partes do aprendizado autom\xc3\xa1tico est\xc3\xa3o intimamente ligadas (e muitas vezes sobrepostas) \xc3\xa0 estat\xc3\xadstica computacional; uma disciplina que foca em como fazer previs\xc3\xb5es atrav\xc3\xa9s do uso de computadores, com pesquisas focando nas propriedades dos m\xc3\xa9todos estat\xc3\xadsticos e sua complexidade computacional. Ela tem fortes la\xc3\xa7os com a otimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o matem\xc3\xa1tica, que produz m\xc3\xa9todos, teoria e dom\xc3\xadnios de aplica\xc3\xa7\xc3\xa3o para este campo. O aprendizado autom\xc3\xa1tico \xc3\xa9 usado em uma variedade de tarefas computacionais onde criar e programar algoritmos expl\xc3\xadcitos \xc3\xa9 impratic\xc3\xa1vel. Exemplos de aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es incluem filtragem de spam, reconhecimento \xc3\xb3tico de caracteres (OCR), processamento de linguagem natural,\xc2\xa0motores de busca,\xc2\xa0diagn\xc3\xb3sticos m\xc3\xa9dicos,\xc2\xa0bioinform\xc3\xa1tica,\xc2\xa0reconhecimento de fala,\xc2\xa0reconhecimento de escrita,\xc2\xa0vis\xc3\xa3o computacional\xc2\xa0e locomo\xc3\xa7\xc3\xa3o de\xc2\xa0rob\xc3\xb4s. O aprendizado de m\xc3\xa1quinas \xc3\xa9 \xc3\xa0s vezes confundido com minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados, que \xc3\xa9 um sub-campo que foca mais em an\xc3\xa1lise explorat\xc3\xb3ria de dados e \xc3\xa9 conhecido como aprendizado n\xc3\xa3o supervisionado. No campo da an\xc3\xa1lise de dados, o aprendizado de m\xc3\xa1quinas \xc3\xa9 um m\xc3\xa9todo usado para planejar modelos complexos e algoritmos que prestam-se para fazer predi\xc3\xa7\xc3\xb5es- no uso comercial, isso \xc3\xa9 conhecido como an\xc3\xa1lise preditiva. Esses modelos anal\xc3\xadticos permitem que pesquisadores, cientistas de dados, engenheiros, e analistas possam "produzir decis\xc3\xb5es e resultados confi\xc3\xa1veis e repetit\xc3\xadveis" e descobrir os "insights escondidos" atrav\xc3\xa9s do aprendizado das rela\xc3\xa7\xc3\xb5es e tend\xc3\xaancias hist\xc3\xb3ricas nos dados.\n_START_SECTION_\nResumo\n_START_PARAGRAPH_\nTom M. Mitchell forneceu uma defini\xc3\xa7\xc3\xa3o mais formal amplamente citada: "Diz-se que um programa de computador aprende pela experi\xc3\xaancia E, com respeito a algum tipo de tarefa T e performance P, se sua performance P nas tarefas em T, na forma medida por P, melhoram com a experi\xc3\xaancia E." Esta defini\xc3\xa7\xc3\xa3o das tarefas envolvidas no aprendizado de m\xc3\xa1quina \xc3\xa9 dada de forma fundamentalmente operacional, ao inv\xc3\xa9s de cognitiva, seguindo a proposta de Alan Turing em seu artigo "Computadores e intelig\xc3\xaancia", em que a pergunta "As m\xc3\xa1quinas s\xc3\xa3o capazes de pensar?" seja substitu\xc3\xadda pela pergunta "As m\xc3\xa1quinas s\xc3\xa3o capazes de fazer o que (n\xc3\xb3s como entidades pensantes) podemos fazer?"\n_START_SECTION_\nHist\xc3\xb3ria e rela\xc3\xa7\xc3\xa3o com outros campos\n_START_PARAGRAPH_\nComo um esfor\xc3\xa7o cient\xc3\xadfico, o aprendizado de m\xc3\xa1quina cresceu a partir da busca pela intelig\xc3\xaancia artificial. Ainda nos princ\xc3\xadpios da IA como disciplina acad\xc3\xaamica, alguns pesquisadores j\xc3\xa1 se interessavam em fazer m\xc3\xa1quinas aprenderem a partir de dados. Eles tentaram abordar o problema desde v\xc3\xa1rios m\xc3\xa9todos simb\xc3\xb3licos, assim como com o que foi ent\xc3\xa3o nomeado de "rede neural artificial"; estes eram majoritariamente perceptrons e outros modelos que mais tardes foram entendidos como reinven\xc3\xa7\xc3\xb5es de modelos linear generalizados de estat\xc3\xadstica. A l\xc3\xb3gica probabil\xc3\xadstica tamb\xc3\xa9m foi usada, especialmente em diagn\xc3\xb3sticos m\xc3\xa9dicos automatizados.:488_NEWLINE_No entanto, uma crescente \xc3\xaanfase na abordagem l\xc3\xb3gica, baseada em conhecimento, causou uma brecha entre a IA e o aprendizado de m\xc3\xa1quina. Sistemas probabil\xc3\xadsticos eram atormentados por problemas teor\xc3\xa9ticos e pr\xc3\xa1ticos de aquisi\xc3\xa7\xc3\xa3o e representa\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados.:488 Em 1980, sistemas especialistas haviam dominado a IA, e a estat\xc3\xadstica estava fora de uso. Trabalhos em aprendizado baseado em conhecimento/simb\xc3\xb3lico continuaram com a IA, levando at\xc3\xa9 a programa\xc3\xa7\xc3\xa3o l\xc3\xb3gica indutiva, mas agora as pesquisas mais voltadas para a estat\xc3\xadstica estavam fora do campo da IA, em reconhecimento de padr\xc3\xb5es e recupera\xc3\xa7\xc3\xa3o de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o.:708\xe2\x80\x93710; 755  Pesquisas em redes neuronais haviam sido abandonadas pela IA e ci\xc3\xaancia computacional em torno do mesmo per\xc3\xadodo. Essa linha, tamb\xc3\xa9m, foi continuada forma dos campos da IA e da ci\xc3\xaancia da computa\xc3\xa7\xc3\xa3o, como "conexionismos", por pesquisadores de outras disciplinas incluindo Hopfield, Rumelhart e Hinton. Seu sucesso principal veio em meados dos anos 80 com a reinven\xc3\xa7\xc3\xa3o da propaga\xc3\xa7\xc3\xa3o para tr\xc3\xa1s.:25_NEWLINE_O aprendizado de m\xc3\xa1quina, reorganizado como um campo separado, come\xc3\xa7ou a florescer nos anos 90. O campo mudou seu objetivo de alcan\xc3\xa7ar a intelig\xc3\xaancia artificial para abordar problemas solucion\xc3\xa1veis de natureza pr\xc3\xa1tica. Ele abandonou o foco em abordagens simb\xc3\xb3licas que havia herdado da IA para m\xc3\xa9todos e modelos emprestados da estat\xc3\xadstica e da teoria da probabilidade. Ele tamb\xc3\xa9m se beneficiou do crescente n\xc3\xbamero de informa\xc3\xa7\xc3\xa3o digitalizada dispon\xc3\xadvel e a possibilidade de distribuir ela via internet._NEWLINE_O aprendizado de m\xc3\xa1quina e a minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados com freq\xc3\xbc\xc3\xaancia fazem uso dos mesmos m\xc3\xa9todos e se sobrep\xc3\xb5e significativamente, mas enquanto o aprendizado de m\xc3\xa1quina foca em fazer previs\xc3\xb5es, baseado em propriedades conhecidas aprendidas pelo dados de treinamento, a minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados foca em descobrir as propriedades (previamente) desconhecidas nos dados (este \xc3\xa9 o passo dado na an\xc3\xa1lise de extra\xc3\xa7\xc3\xa3o de conhecimento na base de dados). A minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados usa muitas m\xc3\xa9todos do aprendizado de m\xc3\xa1quina, mas com objetivos diferentes; por outro lado, o aprendizado de m\xc3\xa1quina tamb\xc3\xa9m faz uso de m\xc3\xa9todos da minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados como "aprendizado n\xc3\xa3o supervisionado" ou como um passo de processamento para melhorar a precis\xc3\xa3o do aprendiz. Muita da confus\xc3\xa3o entre essas duas comunidades de pesquisa (que com freq\xc3\xbc\xc3\xaancia tem confer\xc3\xaancias e peri\xc3\xb3dicos separados, ECML PKDD sendo a grande exce\xc3\xa7\xc3\xa3o) vem da suposi\xc3\xa7\xc3\xa3o b\xc3\xa1sica com que eles trabalham: em aprendizado de m\xc3\xa1quina, a performance \xc3\xa9 normalmente avaliada com respeito a habilidade de reproduzir conhecimento conhecido, enquanto que com a extra\xc3\xa7\xc3\xa3o de conhecimento e minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados (KDD) a tarefa chave \xc3\xa9 o descobrimento de conhecimento previamente desconhecido. Avaliado com respeito ao conhecimento conhecido, um m\xc3\xa9todo uniforme (n\xc3\xa3o supervisionado) ser\xc3\xa1 facilmente superado por outros m\xc3\xa9todos supervisionados, enquanto que em uma tarefa KDD t\xc3\xadpica, m\xc3\xa9todos supervisionados n\xc3\xa3o podem ser usados devido a n\xc3\xa3o disponibilidade de dados de treinamento._NEWLINE_O aprendizado de m\xc3\xa1quina tamb\xc3\xa9m tem la\xc3\xa7os \xc3\xadntimos com a otimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o: muitos dos problemas de aprendizado s\xc3\xa3o formulados como minimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o de algumas fun\xc3\xa7\xc3\xb5es de perda em um conjunto exemplo de treinamentos. Fun\xc3\xa7\xc3\xb5es de perda expressam a discrep\xc3\xa2ncia entre as previs\xc3\xb5es do modelo sendo treinado e as verdadeiras inst\xc3\xa2ncias do problema (por exemplo, em classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o, o objetivo \xc3\xa9 designar etiquetas para inst\xc3\xa2ncias, e modelos s\xc3\xa3o treinados para predizer corretamente as etiquetas previamente designadas de um conjunto exemplo). A diferen\xc3\xa7a entre os dois campos surge do objetivo da generaliza\xc3\xa7\xc3\xa3o: enquanto que o algoritmo de otimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o pode minimizar a perda em um conjunto de treinamento, o aprendizado de m\xc3\xa1quina est\xc3\xa1 preocupado com a minimiza\xc3\xa7\xc3\xa3o da perda de amostras n\xc3\xa3o vistas.\n_START_SECTION_\nRela\xc3\xa7\xc3\xa3o com estat\xc3\xadstica\n_START_PARAGRAPH_\nO aprendizado de m\xc3\xa1quina e a estat\xc3\xadstica s\xc3\xa3o campos intimamente relacionados. De acordo com Michael I. Jordam, as ideias do aprendizado de m\xc3\xa1quina, dos princ\xc3\xadpios metodol\xc3\xb3gicos \xc3\xa0s ferramentas te\xc3\xb3ricas, tem uma longa pr\xc3\xa9-hist\xc3\xb3ria na estat\xc3\xadstica. Ele tamb\xc3\xa9m sugeriu o termo ci\xc3\xaancia de dados como um substituto para chamar o campo como um todo._NEWLINE_Leo Breiman distinguiu dois paradigmas da modelagem estat\xc3\xadstica: modelo de dados e modelo algor\xc3\xadtmico, onde "modelo algor\xc3\xadtmico" significa mais ou menos os algoritmos do aprendizado de m\xc3\xa1quina como a Floresta aleat\xc3\xb3ria._NEWLINE_Alguns estat\xc3\xadsticos tem adotado m\xc3\xa9todos do aprendizado de m\xc3\xa1quinas, levando ao campo combinado que eles chamam de aprendizado estat\xc3\xadstico.\n_START_SECTION_\nTeoria\n_START_PARAGRAPH_\nUm dos objetivos centrais de um aprendiz \xc3\xa9 generalizar a partir de suas experi\xc3\xaancias. Generaliza\xc3\xa7\xc3\xa3o neste contexto \xc3\xa9 a habilidade de uma m\xc3\xa1quina aprendiz de desempenhar com precis\xc3\xa3o em novos, n\xc3\xa3o vistos, exemplos/tarefas depois de ter experimentado um conjunto de dados de aprendizado. Os exemplos de treinamento vem de algumas, geralmente desconhecidas, distribui\xc3\xa7\xc3\xb5es de probabilidade (consideradas representativas do espa\xc3\xa7o de ocorr\xc3\xaancia) e o aprendiz tem de construir um modelo geral sobre este espa\xc3\xa7o que o permita produzir previs\xc3\xb5es o suficientemente precisas em novos casos._NEWLINE_A an\xc3\xa1lise computacional de algoritmos de aprendizado de m\xc3\xa1quina e sua performance \xc3\xa9 um ramo da ci\xc3\xaancia da computa\xc3\xa7\xc3\xa3o te\xc3\xb3rica conhecida como teoria do aprendizado computacional. Porque os conjuntos de treinamento s\xc3\xa3o finitos e o futuro \xc3\xa9 incerto, a teoria de aprendizado normalmente n\xc3\xa3o guarda garantias para a performance dos algoritmos. Em vez disso,previs\xc3\xb5es probabil\xc3\xadsticas para a performance s\xc3\xa3o bastante comuns. O trade-off entre vari\xc3\xa2ncia e vi\xc3\xa9s \xc3\xa9 uma forma de qualificar o erro de generaliza\xc3\xa7\xc3\xa3o._NEWLINE_Para uma melhor performance no contexto de generaliza\xc3\xa7\xc3\xa3o, a complexidade da hip\xc3\xb3tese deveria combinar com a complexidade da fun\xc3\xa7\xc3\xa3o subjacente aos dados. Se a hip\xc3\xb3tese \xc3\xa9 menos complexa que a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o, ent\xc3\xa3o o modelo sub-ajustou (underfitting) os dados. Se a complexidade do modelo \xc3\xa9 aumentada em resposta, ent\xc3\xa3o o erro de treinamento diminui. Mas se a hip\xc3\xb3tese \xc3\xa9 muito complexa, ent\xc3\xa3o o modelo foi sobreajustado (overfitting), e a generaliza\xc3\xa7\xc3\xa3o ser\xc3\xa1 mais pobre._NEWLINE_Em adi\xc3\xa7\xc3\xa3o aos limites da performance, te\xc3\xb3ricos do aprendizado computacional estudam a complexidade do tempo e a viabilidade do aprendizado. Na teoria do aprendizado computacional, uma computa\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa9 considerada vi\xc3\xa1vel se puder ser feita em tempo polinomial.  H\xc3\xa1 dois tipos de resultados de complexidade temporal. Resultados positivos mostram que uma certa classe de fun\xc3\xa7\xc3\xb5es pode ser aprendida em tempo polinomial. Resultados negativos mostram que certas classes n\xc3\xa3o podem ser aprendidas em tempo polinomial.\n_START_SECTION_\nAprendizado baseado em \xc3\xa1rvores de decis\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nAprendizado baseado em \xc3\xa1rvores de decis\xc3\xa3o usa a \xc3\xa1rvore de decis\xc3\xa3o como um modelo de previs\xc3\xa3o, o qual mapeia as observa\xc3\xa7\xc3\xb5es sobre um item \xc3\xa0s conclus\xc3\xb5es sobre o valor do objetivo desse item.\n_START_SECTION_\nAprendizado por regras de associa\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nAprendizado por regras de associa\xc3\xa7\xc3\xa3o \xc3\xa9 um m\xc3\xa9todo para descobrir rela\xc3\xa7\xc3\xb5es interessantes entre vari\xc3\xa1veis em base de dados grandes.\n_START_SECTION_\nRede neural artificial\n_START_PARAGRAPH_\nUm algoritmo de aprendizado de rede neural artificial, normalmente chamado de "rede neural" (RN), \xc3\xa9 um algoritmo de aprendizado que \xc3\xa9 inspirado na estrutura e aspectos funcionais das redes neurais biol\xc3\xb3gicas.  Computa\xc3\xa7\xc3\xb5es s\xc3\xa3o estruturadas em termos de um grupo interconectado de neur\xc3\xb4nios artificiais, processando informa\xc3\xa7\xc3\xa3o usando uma abordagem de conexionismo na computa\xc3\xa7\xc3\xa3o. Redes neuronais modernas s\xc3\xa3o ferramentas de modelagem de dados estat\xc3\xadsticos n\xc3\xa3o lineares. Normalmente eles s\xc3\xa3o usados para modelar rela\xc3\xa7\xc3\xb5es complexas entre entradas e sa\xc3\xaddas, para encontrar padr\xc3\xb5es nos dados, ou para capturar a estrutura estat\xc3\xadstica em uma distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o de probabilidade conjunta desconhecida entre vari\xc3\xa1veis observ\xc3\xa1veis.\n_START_SECTION_\nAprendizado profundo\n_START_PARAGRAPH_\nOs pre\xc3\xa7os mais baixos dos hardwares e o desenvolvimento de GPUs para uso pessoal nos \xc3\xbaltimos anos contribuiu para o desenvolvimento do conceito de aprendizado profundo, que consiste em m\xc3\xbaltiplas camadas escondidas em uma rede neural artificial. Esta abordagem tenta modelar a forma com que o c\xc3\xa9rebro humano processa luz e som na vis\xc3\xa3o e escuta. Alguns aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es \xc3\xbateis do aprendizado profundo s\xc3\xa3o vis\xc3\xa3o computacional e reconhecimento de fala.\n_START_SECTION_\nL\xc3\xb3gica de programa\xc3\xa7\xc3\xa3o indutiva\n_START_PARAGRAPH_\nL\xc3\xb3gica de programa\xc3\xa7\xc3\xa3o indutiva (LPI) \xc3\xa9 uma abordagem que regra o aprendizado fazendo uso de programa\xc3\xa7\xc3\xa3o l\xc3\xb3gica como uma representa\xc3\xa7\xc3\xa3o uniforme para exemplos de inputs, conhecimento de pano de fundo, e hip\xc3\xb3teses. Dada uma codifica\xc3\xa7\xc3\xa3o do pano de fundo conhecido do conhecimento e um conjunto de exemplos representados como uma base de dados l\xc3\xb3gica de fatos, um sistema LPI derivar\xc3\xa1 uma l\xc3\xb3gica hipot\xc3\xa9tica que envolve todos os exemplos positivos e n\xc3\xa3o negativos. A programa\xc3\xa7\xc3\xa3o indutiva \xc3\xa9 um campo relacionado que considera qualquer tipo de linguagem de programa\xc3\xa7\xc3\xa3o para representar hip\xc3\xb3teses (e n\xc3\xa3o apenas programa\xc3\xa7\xc3\xb5es l\xc3\xb3gicas), tais como as programa\xc3\xa7\xc3\xb5es funcionais.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa1quinas de vetores de suporte\n_START_PARAGRAPH_\nM\xc3\xa1quinas de vetores de suporte (MVSs) s\xc3\xa3o um conjunto relacionado de m\xc3\xa9todos de aprendizado supervisionado usados para classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o e regress\xc3\xa3o. Dado um conjunto de exemplos de treinamento, cada um marcado como pertencente de uma ou duas categorias, um algoritmo de treino SVM constr\xc3\xb3i um modelo que prediz se um novo exemplo cai dentro de uma categoria ou outra.\n_START_SECTION_\nClustering\n_START_PARAGRAPH_\nAn\xc3\xa1lise de clusters \xc3\xa9 a atribui\xc3\xa7\xc3\xa3o de um conjunto de observa\xc3\xa7\xc3\xb5es \xc3\xa0 subconjuntos (chamados clusters) de forma que as observa\xc3\xa7\xc3\xb5es dentro de um mesmo cluster s\xc3\xa3o similares de acordo com algum crit\xc3\xa9rio ou crit\xc3\xa9rios pr\xc3\xa9-designados, enquanto que observa\xc3\xa7\xc3\xb5es feitas em clusters diferentes n\xc3\xa3o s\xc3\xa3o similares. Diferentes t\xc3\xa9cnicas de clustering fazem diferentes suposi\xc3\xa7\xc3\xb5es sobre a estrutura dos dados, freq\xc3\xbcentemente definida por algumas m\xc3\xa9tricas de similaridade e avaliados, por exemplo, por compacidade interna (similaridade entre membros de um mesmo cluster) e separa\xc3\xa7\xc3\xa3o entre clusters diferentes. Outros m\xc3\xa9todos s\xc3\xa3o baseado em estima\xc3\xa7\xc3\xb5es de densidade e gr\xc3\xa1ficos de conectividade. Clustering \xc3\xa9 um m\xc3\xa9todo de aprendizado n\xc3\xa3o supervisionado e uma t\xc3\xa9cnica comum em an\xc3\xa1lise de dados estat\xc3\xadsticos.\n_START_SECTION_\nRedes Bayesianas\n_START_PARAGRAPH_\nUma rede bayesiana, rede de opini\xc3\xa3o ou um modelo gr\xc3\xa1fico ac\xc3\xadclico dirigido \xc3\xa9 um modelo gr\xc3\xa1fico probabil\xc3\xadstico que representa um conjunto de vari\xc3\xa1veis aleat\xc3\xb3rias e suas independ\xc3\xaancias condicionais via um grafo ac\xc3\xadclico dirigido (GAD). Por exemplo, uma rede bayesiana poderia representar as rela\xc3\xa7\xc3\xb5es probabil\xc3\xadsticas entre doen\xc3\xa7as e sintomas. Dado um sintoma, a rede pode ser usada para computar as probabilidades da presen\xc3\xa7a de v\xc3\xa1rias doen\xc3\xa7as. Existem algoritmos eficientes que desempenham infer\xc3\xaancia e aprendizado.\n_START_SECTION_\nAprendizado por refor\xc3\xa7o\n_START_PARAGRAPH_\nO aprendizado por refor\xc3\xa7o se preocupa com o como um agente deve agir em um ambiente de forma que maximize alguma no\xc3\xa7\xc3\xa3o de recompensa a longo tempo. Os algoritmos de aprendizado por refor\xc3\xa7o tentam encontrar a pol\xc3\xadtica que mapeia os estados do mundo \xc3\xa0s a\xc3\xa7\xc3\xb5es que o agente deve ter nesses estados. Aprendizado por refor\xc3\xa7o se distingue do problema do aprendizado supervisionado no sentindo em que pares de input/output corretos nunca s\xc3\xa3o apresentados, nem as a\xc3\xa7\xc3\xb5es sub-\xc3\xb3timas s\xc3\xa3o explicitamente corrigidas.\n_START_SECTION_\nAprendizado por representa\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nV\xc3\xa1rios algoritmos de aprendizado, a maioria algoritmos de aprendizado n\xc3\xa3o supervisionado, tem como objetivo descobrir melhores representa\xc3\xa7\xc3\xb5es dos inputs que s\xc3\xa3o dados durante o treinamento. Exemplos cl\xc3\xa1ssicos incluem an\xc3\xa1lise de componentes principais e an\xc3\xa1lise de clusters. Os algoritmos de aprendizado por representa\xc3\xa7\xc3\xa3o com freq\xc3\xbc\xc3\xaancia tentam preservar a informa\xc3\xa7\xc3\xa3o e seu input mas transformando-a de forma que a torne \xc3\xbatil, frequentemente como um passo pr\xc3\xa9-processamento antes de desempenhar classifica\xc3\xa7\xc3\xb5es ou previs\xc3\xb5es, permitindo a reconstru\xc3\xa7\xc3\xa3o dos inputs vindos de dados geradores de distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o desconhecidos, enquanto n\xc3\xa3o sendo necessariamente fiel \xc3\xa0 configura\xc3\xa7\xc3\xb5es que s\xc3\xa3o implaus\xc3\xadveis sob essa distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o._NEWLINE_Algoritmos de aprendizado m\xc3\xbaltiplo tentam fazer isso sob a restri\xc3\xa7\xc3\xa3o de que a representa\xc3\xa7\xc3\xa3o aprendida \xc3\xa9 de baixa dimens\xc3\xa3o. Algoritmos de c\xc3\xb3digo esparso tentam fazer isso sob a restri\xc3\xa7\xc3\xa3o de que a representa\xc3\xa7\xc3\xa3o aprendida \xc3\xa9 espersa (tem muitos zeros). O algoritmo de aprendizado em subespa\xc3\xa7o multilinear tem como objetivo aprender representa\xc3\xa7\xc3\xb5es de baixa dimens\xc3\xa3o diretamente das representa\xc3\xa7\xc3\xb5es de tensores para dados multidimensionais, sem os transformar em vetores de alta dimens\xc3\xa3o. Algoritmos de aprendizado profundo descobrem m\xc3\xbaltiplos n\xc3\xadveis de representa\xc3\xa7\xc3\xa3o, ou uma hierarquia de caracter\xc3\xadsticas, com um n\xc3\xadvel mais alto, caracter\xc3\xadsticas mais abstratas definidas em termos de (ou geradas a partir de) caracter\xc3\xadsticas de n\xc3\xadvel mais baixo. Tem sido argumentado que uma m\xc3\xa1quina inteligente \xc3\xa9 aquela que aprende uma representa\xc3\xa7\xc3\xa3o que desembara\xc3\xa7a os fatores subjacentes de varia\xc3\xa7\xc3\xa3o que explicam os dados observados.\n_START_SECTION_\nAprendizado por similaridade e m\xc3\xa9trica\n_START_PARAGRAPH_\nNeste problema, se d\xc3\xa1 a m\xc3\xa1quina aprendiz pares de exemplos que s\xc3\xa3o considerados similares e pares de objetos menos similares. Ent\xc3\xa3o ela precisa aprender uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de similaridade (ou uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de distancia m\xc3\xa9trica) que possa predizer se novos objetos s\xc3\xa3o similares. Isso \xc3\xa9 as vezes usado em sistemas de recomenda\xc3\xa7\xc3\xa3o.\n_START_SECTION_\nAprendizado por dicion\xc3\xa1rio esparso\n_START_PARAGRAPH_\nNeste m\xc3\xa9todo, um dado \xc3\xa9 representado como uma combina\xc3\xa7\xc3\xa3o de ligar fun\xc3\xa7\xc3\xb5es bases, e os coeficientes s\xc3\xa3o assumidos como esparsos. Deixe x ser uma dado d-dimensional, D ser um d por n matrizes, onde cada coluna de D representa uma fun\xc3\xa7\xc3\xa3o base. r \xc3\xa9 o coeficiente para representar x usando D. Matematicamente, aprendizado por dicion\xc3\xa1rio esparso significa resolver    onde r \xc3\xa9 esparso. Falando genericamente, se assume que n \xc3\xa9 maior que d para permitir a liberdade para uma representa\xc3\xa7\xc3\xa3o esparsa._NEWLINE_Aprender um dicion\xc3\xa1rio junto com representa\xc3\xa7\xc3\xb5es esparsas \xc3\xa9 fortemente NP-completo e tamb\xc3\xa9m dif\xc3\xadcil de resolver aproximadamente. Um m\xc3\xa9todo heur\xc3\xadstico popular para aprendizado por dicion\xc3\xa1rio esparso \xc3\xa9 o K-SVD._NEWLINE_Aprendizado por dicion\xc3\xa1rio esparso tem sido aplicado a v\xc3\xa1rios contextos. Em classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o, o problema \xc3\xa9 determinar a quais classes um dado previamente n\xc3\xa3o visto pertence. Suponha que um dicion\xc3\xa1rio para cada classe j\xc3\xa1 tenha sido constru\xc3\xaddo. Ent\xc3\xa3o um novo dado \xc3\xa9 associado com a classe de forma que esteja o melhor esparcialmente representado pelo dicion\xc3\xa1rio correspondente. Aprendizado por dicion\xc3\xa1rio esparso tamb\xc3\xa9m tem sido aplicado a suaviza\xc3\xa7\xc3\xa3o de imagem. A ideia chave \xc3\xa9 que um peda\xc3\xa7o de imagem limpa pode ser representado esparcialmente por um dicion\xc3\xa1rio de imagem, mas o ru\xc3\xaddo n\xc3\xa3o.\n_START_SECTION_\nDetec\xc3\xa7\xc3\xa3o de anomalias\n_START_PARAGRAPH_\nEm minera\xc3\xa7\xc3\xa3o de dados, a detec\xc3\xa7\xc3\xa3o de anomalias (tamb\xc3\xa9m detec\xc3\xa7\xc3\xa3o de outliers  ) \xc3\xa9 a identifica\xc3\xa7\xc3\xa3o de itens, eventos ou observa\xc3\xa7\xc3\xb5es raros que levantam suspeitas por serem significativamente diferentes da maioria dos dados.  Normalmente, os itens an\xc3\xb4malos se referem a algum tipo de problema, como fraude banc\xc3\xa1ria, defeito estrutural, problemas m\xc3\xa9dicos ou erros em um texto. Anomalias s\xc3\xa3o tamb\xc3\xa9m referidas como outliers, ru\xc3\xaddo, desvios e exce\xc3\xa7\xc3\xb5es.\n_START_SECTION_\nAlgoritmos gen\xc3\xa9ticos\n_START_PARAGRAPH_\nUm algoritmo gen\xc3\xa9tico (AG) \xc3\xa9 uma busca heur\xc3\xadstica que imita o processo de sele\xc3\xa7\xc3\xa3o natural e usa m\xc3\xa9todos com muta\xc3\xa7\xc3\xa3o e recombina\xc3\xa7\xc3\xa3o para gerar novos genotipos na esperan\xc3\xa7a de encontrar boas solu\xc3\xa7\xc3\xb5es para um dado problema. Em aprendizado de m\xc3\xa1quinas, algoritmos gen\xc3\xa9ticos encontraram alguma utilidade em 1980 e 1990.  Vice versa, t\xc3\xa9cnicas do aprendizado de m\xc3\xa1quina tem sido usadas para melhorar a performance de algoritmos gen\xc3\xa9ticos e evolutivos.\n_START_SECTION_\nAvalia\xc3\xa7\xc3\xa3o de modelos\n_START_PARAGRAPH_\nModelos de classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o de aprendizado de m\xc3\xa1quina podem ser validados por t\xc3\xa9cnicas como valida\xc3\xa7\xc3\xa3o cruzada, onde os dados s\xc3\xa3o divididos em conjuntos de teste e treinamento e medidas apropriadas como precis\xc3\xa3o s\xc3\xa3o calculadas para ambos os conjuntos de dados e comparadas. Para al\xc3\xa9m da precis\xc3\xa3o, sensibilidade (Avalia\xc3\xa7\xc3\xa3o Positiva Verdadeira) e especificidade (Avalia\xc3\xa7\xc3\xa3o Negativa Verdadeira) podem prover modos de modelos de avalia\xc3\xa7\xc3\xa3o. De forma similar, Avalia\xc3\xa7\xc3\xb5es Positivas Falsas assim como Avalia\xc3\xa7\xc3\xb5es Negativas Falsas poder ser computadas. Curvas Receptoras de Opera\xc3\xa7\xc3\xa3o (CRO) em conjunto com a \xc3\x81rea em baixo da CRO (AUC) oferecem ferramentas adicionais para a classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o de modelos de avalia\xc3\xa7\xc3\xa3o. Graus maiores de AUC est\xc3\xa3o associados a um modelo de melhor performance.\n_START_SECTION_\nSoftware\n_START_PARAGRAPH_\nSoftware suites contendo uma variedade de algoritmos de aprendizado de m\xc3\xa1quina incluem os seguintes:'