Fundamentos dos algoritmos de aprendizagem automática

Na aprendizagem autom tica, s o desenvolvidos modelos e algoritmos que podem aprender com os dados e fazer previs es ou ju zos sem programa o expl cita. A aprendizagem autom tica um subcampo da intelig ncia artificial (IA). A aprendizagem autom tica utiliza uma vasta gama de algoritmos e t cnicas importantes. Segue-se uma lista de algoritmos de aprendizagem autom tica: Algoritmo da M quina de Vectores de Suporte, Algoritmo de Classifica o por rvore de Decis o, Algoritmo de Floresta Aleat ria, Algoritmo de Regress o Log stica, Algoritmo de Regress o Linear, Algoritmo do Vizinho Mais Pr ximo (KNN), Algoritmo do Classificador Na ve Bayes, Algoritmo de Agrupamento K-Means, Algoritmo XG-Boost. Estes algoritmos s o utilizados em muitas reas diferentes, como a rob tica, o marketing, os cuidados de sa de e as finan as, e constituem a base da aprendizagem autom tica. A escolha do algoritmo influenciada pela natureza do problema, pelas caracter sticas dos dados e pela capacidade de computa o dispon vel.