Otimização em espaços de funções para aprendizado de máquina: Uma abordagem com espaços de Hilbert

Neste seminário, os principais problemas de aprendizado de máquina foram abordados como problemas de otimização em espaços vetoriais de funções, com ênfase em espaços de Hilbert. Discutimos os conceitos fundamentais desses espaços, como produtos internos, ortogonalidade e projeção, e examinamos como esses princípios fundamentam os métodos de otimização em espaços de dimensão infinita. A aplicação prática desses conceitos foi ilustrada através de exemplos de análise de dados, tornando mais clara sua relevância no contexto de aprendizado de máquina.