A Regressão linear é um método estatístico utilizado para avaliar a relação causal e quantitativa entre duas variáveis, chamada de variável dependente e variável independente, respectivamente. O modelo de regressão linear tem a seguinte forma: y = a + bx + e, onde y é a variável dependente, x é a variável independente, a é o intercepto, b é a reta inclinada e e é o erro. Com a regressão podemos encontrar um modelo matemático que melhor descreva a relação entre as variáveis (x) e (y).
[Saiba mais]Aprendizagem de Máquina Um Primeiro Contato
Uma introdução a aprendizagem de máquina
A aprendizagem de máquina (ou machine learning) é uma subárea da inteligência artificial (IA) que permite que sistemas de computadores aprendam a partir de dados e façam previsões ou tomem decisões sem serem explicitamente programados para isso. Em vez de seguir instruções rígidas, os algoritmos de aprendizagem de máquina analisam grandes volumes de dados, identificam padrões e ajustam seus comportamentos com base nas informações adquiridas.
Ela foi motivada pelo desenvolvimento de softwares mais independentes da intervenção humana para extração do conhecimento. Geralmente aplicações de AM utilizam heurísticas (também chamadas de regras do dedão) que buscam por modelos capazes de representar o conhecimento existente nos dados.
[Saiba mais]