Nesse vídeo, nós falaremos sobre uma maneira espacial ou geométrica
para entender como a aprendizagem supervisionada funciona.
Agora, na seção anterior,
eu falei sobre um problema de aprendizagem de máquina prototípico,
que é pegar uma imagem e produzir uma saída
tal como "gato" ou "cachorro".
Agora, para entender como
um algoritmo de aprendizagem de máquina pode aprender a fazer isso,
vamos pensar como imagens são efetivamente representadas.
Então, cada imagem consiste de pixels e cada pixel tem três cores.
E então, cada image é na verdade uma longa lista de números
especificando as cores de cada pixel.
Então, quando nós somos fornecidos com nosso conjunto de dados de treino,
que seria uma lista de imagens e labels.
As imagens são longas listas de números
as quais - na literatura - são às vezes chamadas "vetores".
Agora, esses vetores podem ser pensados como pontos
em um espaço dimensional muito alto.
Por exemplo, Se você tem mil pixels
e cada pixel possui três cores
que seria um ponto em um espaço com 3000 dimensões.
Agora, o algoritmo de aprendizagem de máquina, em algum sentido,
na verdade pensa nesse espaço dimensional alto.
Mas, para nós simplificarmos as coisas conceitualmente,
nós vamos pensar a respeito dessas imagens
em uma representação dimensional menor.
Especificamente, você pode ver como nós podemos pensar nessas imagens
como um ponto em algum tipo de espaço bidimensional abstrato,
apenas para propósitos de visualização e conceitualização.
Agora, nesse exemplo das imagens,
você está fornecido com um conjunto de dados de treinamento.
Como eu mencionei,
todas as imagens em um conjunto de dados de treino são apenas pontos no espaço.
E aqui, eu também colori os pontos
de acordo com seus labels - "gato" ou "cachorro".
Então, os pontos vermelhos são as imagens de gato e os pontos azuis são as imagens de cachorro.
E, isso é como o conjunto de dados de treino se parece geometricamente.
Agora, um algoritmo de aprendizagem supervisionada faz o seguinte:
ele essencialmente tenta encontrar uma superfície que separa pontos de uma classe -
os pontos de cachorro - dos pontos da outra classe -
pontos de gato.
E ele faz isso ajustando os botões, que são chamadas "parâmetros",
para fazer uma melhor separação, neste caso,
dos pontos vermelhos dos pontos azuis ...
Ok?
E uma vez encontrada a superfície, o que pode ser feito é
pode ser pegar uma imagem que nunca foi vista antes,
que vai ser também outro ponto no nesse espaço,
e pode-se dizer:
"Esse ponto no lado dos cachorros na superfície
ou do lado dos gatos na superfície?"
Ok?
E dado qual lado ele se encontra, é feita a predição sobre
se essa imagem que nunca foi vista antes
é de um cachorro ou de um gato.
Agora, isso é basicamente a maneira visual ou geométrica,
para pensar sobre aprendizagem supervisionada.
E na próxima seção,
nós falaremos sobre maneiras para quantificar ou pensar sobre
o quão bom essa superfície de separação está,
que é chamado - na literatura - de generalização.