Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística

Aprendizado De Máquina (am) Nasceu Na Década De 60 Como Um Campo Da Inteligência Artificial Que Tinha O Objetivo De Aprender Padrões Com Base Em Dados. Originalmente, As Aplicações De Am Eram De Cunho Estritamente Computacional. Contudo, Desde O Final Dos Anos 90, Essa área Expandiu Seus Horizontes E Começou A Se Estabelecer Como Um Campo Por Si Mesma. Em Particular, As Aplicações De Am Começaram A Ter Muitas Intersecções Com As De Estatística. A Comunidade De Am é Bastante Interdisciplinar E Utiliza Ideias Desenvolvidas Em Diversas áreas, Sendo A Estatística Uma Delas. Enquanto Que Até Os Anos 90 Métodos Criados Pela Comunidade Estatística Rapidamente Começavam A Ser Incorporados Em Am, Mais Recentemente O Fortalecimento De Am Fez Com Que A Direção Oposta Começasse A Ficar Cada Vez Mais Comum: Métodos Desenvolvidos Por Am Começaram A Ser Usados Em Estatística. O Objetivo Deste Livro é Introduzir Ideias De Am Sob Uma ótica Estatística, Quebrando Barreiras Entre Essas Duas áreas. Para A Versão Mais Recente, Veja Http://www.rizbicki.ufscar.br/ame/