🤖 Machine Learning
Em vez de programar regras à mão, deixamos o computador encontrar os padrões nos dados. Desta intuição — minimizar um erro — saem desde a regressão linear até as redes neurais que hoje movem reconhecimento de imagem, tradução e modelos de linguagem. Cada lição traz uma demo que aprende ao vivo.
O que é aprendizado de máquina
Aprender de dados em vez de regras fixas; treino vs. teste; subajuste e sobreajuste com um slider de complexidade.
Disponível 19.2Regressão linear e gradiente descendente
Ajustar uma reta minimizando o erro; como o gradiente descendente desce a função de custo passo a passo.
Disponível 19.3Classificação e o perceptron
O neurônio mais simples aprende uma fronteira de decisão linear, ponto mal classificado por ponto mal classificado.
Disponível 19.4Árvores de decisão
Cortes sucessivos no espaço guiados pela impureza de Gini — e por que um XOR derruba qualquer reta única.
Disponível 19.5Agrupamento com k-means
Aprendizado não-supervisionado: atribuir e mover centroides até os grupos emergirem dos dados.
Disponível 19.6Redes neurais e backpropagation
Camadas, ativações e o algoritmo que treina tudo: veja uma rede aprender o XOR ao vivo, peso por peso.
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