O k-Nearest Neighbors (k-NN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão. Ele identifica os k vizinhos mais próximos de um dado e toma decisões com base nas características desses vizinhos, tornando-o simples e eficiente.
Naive Bayes é um algoritmo de aprendizado de máquina baseado no Teorema de Bayes. Ele é simples, eficiente e amplamente utilizado para classificação de dados, especialmente em problemas com grande volume de informações, como filtragem de spam e análise de sentimentos.
O Q-Learning é um algoritmo de aprendizado por reforço que ensina agentes a tomar decisões ótimas em ambientes desconhecidos, aprendendo por tentativa e erro. Ele utiliza uma tabela chamada Q-table para armazenar o valor das ações em diferentes estados.
O Aprendizado por Reforço é um tipo de aprendizado de máquina onde agentes tomam decisões em um ambiente, aprendendo com recompensas e punições. Ele busca otimizar ações para alcançar os melhores resultados ao longo do tempo.
Redes neurais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, projetados para resolver problemas complexos. Elas processam informações de forma semelhante a um sistema de neurônios, aprendendo a reconhecer padrões e tomar decisões com base em exemplos.
Autoencoders são redes neurais projetadas para comprimir dados em um formato menor e reconstruí-los com o máximo de precisão possível. Eles são usados para redução de dimensionalidade, detecção de anomalias e geração de novos dados similares ao original.
A Análise de Componentes Principais (PCA) é uma técnica estatística usada para reduzir a dimensão de grandes conjuntos de dados, mantendo o máximo possível de sua informação original. Isso ajuda a simplificar análises e identificar padrões mais facilmente.
K-Means Clustering é um método de aprendizado de máquina usado para agrupar dados em categorias ou "clusters" com base em suas similaridades. Ele organiza os dados de forma que os itens em um cluster sejam mais parecidos entre si do que com os de outros clusters.
A Regressão Logística é uma técnica estatística e de aprendizado de máquina usada para prever resultados categóricos, como "sim" ou "não", "verdadeiro" ou "falso". Diferente da regressão linear, ela usa uma função logística para calcular probabilidades e classificar dados em categorias.
As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo especial de inteligência artificial que ajuda computadores a entenderem e preverem sequências, como frases em um texto ou notas em uma música. Elas conseguem lembrar o que aconteceu antes e usar essa memória para tomar decisões melhores, como prever a próxima palavra em uma frase.