Hipótese não-linear

Nesta seção iremos discutir os principais fundamentos da hipótese não linear e as motivações para a criação de sistemas de redes neurais.

Como vimos nas seções anteriores, para um problema de classificação não linear podemos expandir a nossa função hipótese para mais termos e, para isso, devemos usar métodos de regularização para manter o treino consistente e sem problemas de overfitting.

Problemas de redes neurais são utilizados para modelar problemas da vida real. Um bom exemplo seria quando, a partir de um conjunto de fotos, queremos determinar se uma foto é de um carro ou não. Um algoritmo utilizando redes neurais analisa cada pixel da foto e compara com os valores adquiridos no treino. Esse tipo de problema também é um algoritmo de classificação, porém, agora, utilizando redes neurais devido à sua complexidade.