MAPA - TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING - 51_2026

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O mundo está repleto de dados não explorados, cada conjunto contendo padrões ocultos e insights valiosos esperando para serem descobertos.

Em meio a essa vastidão de informações, o aprendizado não supervisionado surge como uma poderosa ferramenta capaz de desvendar o desconhecido, abrindo portas para compreensões profundas sem a necessidade de orientação ou etiquetas predefinidas.

Este ramo da inteligência artificial não apenas permite, mas também encoraja a exploração autônoma de dados, oferecendo uma janela para a beleza intrínseca dos padrões naturais que existem nos nossos dados.

Você deve enviar um ARQUIVO contendo as “respostas das questões” discriminadas a seguir:

De acordo com o seu entendimento da disciplina, redija um texto que descreva as técnicas utilizadas no aprendizado não supervisionado:

1. a) Clusterização.

1. b) Detecção de anomalias.

1. c) Mineração de dados de regras de associação.

1. d) Modelos variáveis latentes.

ORIENTAÇÕES IMPORTANTES:

- Realize uma leitura cuidadosa do livro da disciplina e assista à videoaula. 

- Assista ao vídeo de orientações gravado pelo professor e/ou orientações recebidas durante as aulas ao vivo. 

- Realize pesquisas complementares nas referências apresentadas pelo professor. 

- Ao realizar pesquisas, não faça cópia fiel do texto e sempre insira as devidas referências dos autores.

Referências:

MITCHELL, T. Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 1997.

RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. [S. l.]: Prentice-Hall, 1994.

RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. 3. ed. São Paulo: Gen Ltc, 2013.

SILVA, F. M. da S. et al. Inteligência artificial. Porto Alegre: SAGAH, 2019.

TAULLI, T. Introdução à inteligência artificial: uma abordagem não técnica. São Paulo: Novatec, 2020.