Breve Resumo
Este vídeo do Gran Cursos Online, apresentado pelo professor Vittor Kessel, aborda o eixo temático quatro do Concurso Nacional Unificado (CNU), focando em TICs e ciência de dados, com ênfase em inteligência artificial (IA). O professor discute os fundamentos e aplicações de TICs e ciência de dados, incluindo machine learning, análise preditiva, ética e vieses algorítmicos, além de governança de dados e LGPD. Ele também resolve questões da FGV sobre IA para ilustrar como o tema é cobrado em concursos, abordando os tipos de aprendizado de máquina (supervisionado, não supervisionado e por reforço) e seus algoritmos.
- Explicação dos tipos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço.
- Resolução de questões da FGV sobre inteligência artificial.
- Discussão sobre a importância de entender os algoritmos de machine learning e suas aplicações.
Introdução ao Eixo Temático 4 e Inteligência Artificial [0:55]
O professor Vittor Kessel inicia o vídeo apresentando o eixo temático quatro do CNU, que abrange TICs e ciência de dados, com foco em inteligência artificial. Ele menciona que o vídeo trará diversas questões da FGV sobre inteligência artificial, que é o principal assunto desse eixo temático. O professor também convida os espectadores a segui-lo no Instagram para acompanhar seus trabalhos no Gran Cursos Online.
Conteúdo Programático do Eixo Temático 4 [1:51]
O professor detalha o conteúdo programático do eixo temático, que inclui fundamentos e aplicações de TICs e ciência de dados. Ele menciona que já gravou aulas sobre os fundamentos das TICs, disponíveis na plataforma do Gran Cursos Online. Além disso, o conteúdo abrange transformação digital, dados como ativo estratégico para políticas públicas, conceitos e aplicações de ciência de dados, big data e internet das coisas. O professor destaca que o curso aborda machine learning, análise preditiva, ética, vieses algorítmicos e impactos sociais da inteligência artificial.
Tipos de Aprendizado de Máquina: Supervisionado, Não Supervisionado e por Reforço [6:28]
O professor explica os três principais tipos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço. No aprendizado supervisionado, a base de dados utilizada para treinar a máquina está previamente rotulada, permitindo que a máquina aprenda a classificar ou prever resultados. No aprendizado não supervisionado, os dados não estão rotulados, e a máquina deve identificar padrões e agrupar os dados por similaridade. Já no aprendizado por reforço, um agente inteligente interage com o ambiente, toma decisões e recebe recompensas ou penalidades, buscando maximizar as recompensas ao longo do tempo.
Aprendizado Supervisionado: Classificação e Regressão [12:51]
Dentro do aprendizado supervisionado, o professor distingue entre classificação e regressão. Na classificação, o rótulo que a máquina deve aprender é um dado categórico, como prever se uma transação de cartão de crédito é fraudulenta ou não. Na regressão, o rótulo é um valor numérico, como prever o valor de uma ação. Ele explica que a escolha entre classificação e regressão depende do tipo de dado que se deseja prever.
Aprendizado Não Supervisionado: Regras de Associação e Redução de Dimensionalidade [14:31]
O professor aborda as regras de associação como um exemplo de aprendizado não supervisionado, onde o objetivo é encontrar padrões e relações entre os dados sem rótulos pré-definidos. Ele cita o exemplo clássico do Walmart, que descobriu que a compra de fraldas frequentemente está associada à compra de cerveja. Além disso, ele menciona a redução de dimensionalidade, que visa reduzir o número de colunas em um dataset para facilitar o processamento e melhorar a eficiência dos algoritmos.
Algoritmos de Machine Learning [16:31]
O professor lista os principais algoritmos de machine learning, dividindo-os por tipo de aprendizado e tarefa. Para aprendizado supervisionado (classificação e regressão), ele menciona redes neurais artificiais, árvores de decisão, Random Forest, KNN (K-Nearest Neighbors) e Support Vector Machine (SVM). Para classificação, ele adiciona o Naive Bayes, e para regressão, a regressão linear. No aprendizado não supervisionado (agrupamento), ele destaca K-means, algoritmos hierárquicos e DBScan. Para regras de associação, ele cita o algoritmo Apriori.
Resolução de Questões da FGV sobre Machine Learning [19:53]
O professor resolve diversas questões da FGV sobre machine learning, abordando os conceitos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, algoritmos de classificação e regressão, e suas aplicações. Ele explica as respostas detalhadamente, fornecendo exemplos práticos e esclarecendo dúvidas dos espectadores.
Questão sobre Árvores de Decisão e Interpretabilidade [31:09]
O professor destaca que as árvores de decisão são modelos interpretáveis, ou seja, é possível entender como o modelo chegou a uma determinada previsão. Ele explica que as árvores de decisão são construídas com base nos atributos do dataset, permitindo que se explique o processo de decisão para os usuários.
Questão sobre KNN (K-Nearest Neighbors) [38:46]
O professor explica o algoritmo KNN, que classifica novas instâncias de dados com base na classe da maioria das instâncias de dados pré-existentes mais próximas a elas. Ele utiliza um exemplo prático para ilustrar como o KNN funciona, mostrando como os dados são plotados no espaço N dimensional e como a classe de um novo elemento é determinada pelos seus vizinhos mais próximos.
Questão sobre Naive Bayes [46:54]
O professor detalha o funcionamento do algoritmo Naive Bayes, que é amplamente utilizado em problemas de classificação, especialmente em processamento de linguagem natural (PLN). Ele explica que o Naive Bayes utiliza o teorema de Bayes para calcular a probabilidade condicional de um evento ocorrer, dado que outro evento já ocorreu. Ele também menciona que o Naive Bayes assume que as variáveis são independentes entre si, o que o torna "ingênuo".
Considerações Finais e Encerramento [50:51]
O professor encerra o vídeo agradecendo aos espectadores e convidando-os a segui-lo no Instagram. Ele reforça que as questões resolvidas são de 2024 e da FGV, garantindo que o conteúdo é atualizado e relevante para os concursos. Ele também responde a uma pergunta sobre a distribuição de questões no CNU, explicando que o último CNU não é um bom parâmetro para o atual, e que o ideal é estudar todos os temas.