Cada e studante deverá escolher um modelo de esentado hoje e 1 modelo existente que não foi apresentado em sala de a ula). PESQ UISE SO BRE O TEMA Sobre os dois modelos, pes quise: . a descrica o completa do modelo; - vanta gens; . desva ntag ens; . exem plos reais de aplicacao.

Entendi. Parece que você está pedindo para escolher um modelo de sentimento existente e outro não apresentado em sala de aula, e depois pesquisar sobre eles. Aqui está um exemplo de como você pode estruturar sua pesquisa:<br /><br />### Modelo 1: Naive Bayes Classifier<br /><br />**Descrição Completa:**<br />O Naive Bayes Classifier é um modelo de aprendizado de máquina baseado na teoria de Bayes. Ele é utilizado para tarefas de classificação de texto, onde o objetivo é prever a probabilidade de um texto pertencer a uma determinada categoria. O modelo funciona com base na probabilidade de cada palavra em um texto, assumindo que as palavras são independentes umas das outras.<br /><br />**Vantagens:**<br />1. **Simplicidade:** É fácil de implementar e entender.<br />2. **Velocidade:** Pode processar grandes volumes de dados rapidamente.<br />3. **Interpretabilidade:** As probabilidades podem ser facilmente interpretadas.<br /><br />**Desvantagens:**<br />1. **Assumpção de Independência:** A suposição de que as palavras são independentes pode ser muitas vezes incorreta.<br />2. **Sensibilidade a Palavras Raras:** Palavras raras podem afetar significativamente a precisão do modelo.<br />3. **Necessidade de Treinamento:** Requer um grande conjunto de dados para treinamento.<br /><br />**Exemplos Reais de Aplicação:**<br />1. **Classificação de E-mails:** Para filtrar spam ou classificar e-mails em diferentes categorias.<br />2. **Análise de Sentimento:** Para determinar se uma revisão de produto é positiva ou negativa.<br />3. **Detecção de Fraude:** Para identificar transações fraudulentas em grandes volumes de dados financeiros.<br /><br />### Modelo 2: Support Vector Machines (SVM)<br /><br />**Descrição Completa:**<br />Support Vector Machines (SVM) são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para classificação ou regressão. O objetivo é encontrar o hiperplano que separa maximamente as classes de dados, maximizando a margem entre elas. SVMs são particularmente úteis em espaços de alta dimensão.<br /><br />**Vantagens:**<br />1. **Alta Precisão:** Pode alcançar alta precisão em tarefas de classificação.<br />2. **Robustez:** É robusto a ruído nos dados.<br />3. **Capacidade de Generalização:** Pode lidar com dados não lineares.<br /><br />**Desvantagens:**<br />1. **Complexidade Computacional:** Pode ser computacionalmente intensivo, especialmente para grandes conjuntos de dados.<br />2. **Necessidade de Parâmetros:** Requer ajuste de parâmetros como a função kernel e o parâmetro de regularização.<br />3. **Sensibilidade a Número de Variáveis:** Pode não ser ideal para conjuntos de dados com um grande número de variáveis.<br /><br />**Exemplos Reais de Aplicação:**<br />1. **Classificação de Imagens:** Para reconhecer padrões em imagens, como rostos em fotografias.<br />2. **Diagnóstico Médico:** Para classificar doenças com base em dados de exames médicos.<br />3. **Análise de Texto:** Para classificar documentos em diferentes categorias, como notícias, blogs, e-mails, etc.<br /><br />Espero que isso ajude a estruturar sua pesquisa sobre os modelos de sentimento. Se precisar de mais detalhes ou tiver outras perguntas, estou à disposição!