Máquinas de vetores de suporte (do inglês, Support Vector
Machine - SVM) são algoritmos de aprendizado de
máquina que possibilitam a implementação de
classificadores. Os modelos implementados a partir desses
algoritmos utilizam funções kernel, conferindo como
vantagem:
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Uma Rede Neural Convolucional (do inglês, Convolutional
Neural Network - CNN) é um algoritmo de aprendizado de
máquina profundo que pode, a partir dos dados de entrada,
atribuir importância (pesos e vieses que podem ser
aprendidos) a vários aspectos dos dados e, portanto, obter
maior diferenciação. São características da arquitetura das
redes neurais convolucionais:
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O LDA (do inglês, Latent Dirichlet Allocation) é um modelo
de aprendizado não supervisionado e estatístico utilizado
no Processamento de Linguagem Natural (PLN). No
processo de treinamento, o modelo LDA gera tópicos,
sendo que cada tópico incorpora uma quantidade de
palavras. Sob a mesma lógica, o resultado da aplicação do
LDA sobre um conjunto de documentos textuais pode ser
resumido como:
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O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a área da
inteligência artificial que analisa, reconhece e/ou gera
textos em linguagens humanas (ou natural). Para
processar dados textuais, é necessário primeiramente
transformá-los em valores numéricos, sendo utilizados
algoritmos do tipo word embeddings, tais como glove, tf-idf,
word2vector e bag of words (BOW). São características do
algoritmo word2vector:
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