Olá pessoal,
Espero que estejam bem
Confirmando a resposta correta da primeira pergunta é: Modelo desenvolvido baseado em dados que não apresentam rótulos ou valores a serem previstos.
Vamos lá pro resultado do nosso sorteiro. Preparados?
O ganhador do Moletom Estatistica + Caneca Personalida SAS é: Fernando Lima
O ganhador do Kit Mochila + Caneca Personalida SAS é: Emmanuel Luiz da Silva
Os ganhadores do Kit Churrasco + Caneca Chopp é: Camila Teixeira e Taiane Volcan
PARABÉNSS pessoal 🤜🤛
Fiquem de olho nos e-mail de vocês.
Mais uma vez obrigada pela interação de todos e conto com vocês no proximo evento com mais novidades.
Nos vemos nos eventos do proximo ano. Um Feliz 2022 a todos 🎉
Fiquem a vontade em dar ideias.
Obrigada
Modelos supervisionados - são aqueles tem possuem uma variável alvo. Exemplo, quanto custará o novo imóvel à venda considerando o histórico dos dados (localização , custo m2 e estrutura, por exemplo).
são modelos que usam dados (variáveis) e targets com resultados pré-definidos pela massa de dados
são modelos que aprendem a partir de resultados pré-definidos, utilizando os valores passados da variável "target" para aprender quais devem ser seus resultados de saída.
São modelos que a partir de um conjunto de dados rotulados que já sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto, tendo a ideia de que existe uma relação entre a entrada e a saída, sendo classificados em problemas de “regressão” e “classificação”.
Consiste em uma análise de dados, dividir os dados em duas partes: treino e teste. O modelo de aprendizado de máquina é então treinado no conjunto de dados de treino. Posteriormente o modelo é aplicado para realizar predições no conjunto de dados de teste, neste ponto é feita uma avaliação da qualidade dessa previsões.
Utiliza dados da variável target para aprender o modelo para estimar.
Modelos supervisionados utilizam os rótulos dos dados originais (dados de treinamento) para "supervisionar" os algoritmos de classificação ou predição de novos dados (dados de classificação).
São modelos que, através de valores de entrada conhecidos, são treinados para que possa fazer previsões de saída.
São aqueles onde existe uma referência, que gera um resultado conhecido, que são empregados para treinar um modelo, possibilitando fazer previsões. Divide-se em duas categorias: classificação e regressão.
Aprendizado supervisionado é o conceito em que você tem vetor / dados de entrada com o valor-alvo correspondente (saída).
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