--- dg-publish: true --- 🌫 14 Setembro 2023 - #DAA >[!note]+ Definition: Machine Learning >Machine learning refers to a system capable of the autonomous acquisition and integration of knowledge. This capacity to learn from experience, analytical observation, and other means, results in a system that can continuously self-improve and thereby offer increased efficiency and effectiveness. >[!note]+ Tom Mitchell, Machine Learning (1997) >The field of machine learning is concerned with the question of how to construct computer programs that automatically improve with experience. ## Conteúdo 1. Dados 1. Dados, Informação e Conhecimento 2. Dados Estruturados, Não Estruturados e Híbridos 2. Extração de Conhecimento de Dados 1. Caracterização do processo de extração de conhecimento 2. Experimentação de casos de estudo e aplicação prática 3. Resolucação de casos de estudo e aplicação prática 3. Sistemas de Apendizagem 4. Aprendizagem automática 1. Aprendizagem supervisionada 2. Aprendizagem não-supervisionada 3. Aprendizagem por reforço 4. Redes Neuronais 5. Conjunto de Modelos 6. Computação Natural (evolucionária, inteligência de enxames) ## Team - Vitor Alves: valves@di.uminho.pt - César Analide: analide@di.uminho.pt - Filipa Ferraz: D7266@di.uminho.pt - Bruno Fernandes: bruno.fernandes@algoritmi.uminho.pt - Dalila Durães: dad@di.uminho.pt ## Avaliação - **40%** - Prova escrita - Prova: 14 de Dezembro - Recurso: 18 de Janeiro - **60%** - Trabalho de grupo - 1ª fase: 23 de Novembro - fase final: 11 de Janeiro - avaliação pelos pares: 27 de Janeiro 2023