Introdução:
O homem está sempre buscando maneiras de aumentar a produtividade empregando menos trabalhadores humanos. Hoje é a era da máquina. Existem vários tipos de máquinas que usamos no dia a dia para nos ajudar a realizar nossas tarefas com mais eficiência. Suponha que você tenha armazenado no seu PC todos os registros anteriores da sua empresa. Seu computador pode aprender e se adaptar usando padrões e algoritmos dos registros anteriores. Sem comandos explícitos, ele examina e infere a partir de dados anteriores, prevendo resultados futuros com base nos registros existentes. Tudo isso é possível graças ao machine learning.
O que é machine learning?
É o uso de inteligência artificial que permite ao sistema aprender e melhorar com a experiência sem ser programado explicitamente. Trata-se, fundamentalmente, de um sistema que consegue aprender com os dados, identificar padrões e tomar decisões com pouca ou nenhuma colaboração humana.
Qual é a história por trás do machine learning?
Alan Turing criou o teste de Turing em 1950. Alan Turing foi um matemático e cientista da computação britânico, inteligente e influente. Esse teste foi criado para determinar se uma máquina tinha o intelecto de uma pessoa.
Quem criou o machine learning?
Muitas pessoas contribuíram para o avanço do machine learning, mas Arthur Samuel, cientista da computação da IBM, cunhou a expressão "machine learning" em 1952.
Qual é o propósito do machine learning?
O objetivo do machine learning é captar ou encontrar padrões nos seus dados e, em seguida, fazer estimativas com base nesses padrões, que costumam ser complexos, para resolver problemas de negócios. Determine e analise padrões e estruturas que ajudem a resolver problemas.
Nos negócios e em outros setores, o machine learning é essencialmente uma tecnologia de análise de dados que funciona automatizando o processo de geração de modelos de dados.
Como funciona o machine learning?
Quantos tipos de machine learning existem?
Existem quatro tipos de machine learning.
- Aprendizado supervisionado
- Aprendizado não supervisionado
- Semissupervisionado
- Aprendizagem por reforço
Aprendizado Supervisionado:
Nesse tipo de machine learning, os cientistas de dados fornecem aos algoritmos dados de treinamento rotulados e especificam as variáveis entre as quais querem que o programa procure conexões. A entrada e a saída do algoritmo são ambas fornecidas.[1]
Aprendizado não supervisionado:
Algoritmos que treinam com dados não rotulados são usados nesse tipo de machine learning. O programa procura relações relevantes nos conjuntos de dados. Os dados usados para treinar os algoritmos, bem como as previsões ou recomendações que eles fornecem, são predefinidos.[1]
Semissupervisionado:
Esse método de machine learning combina os dois métodos anteriores. Embora os cientistas de dados possam fornecer ao algoritmo principalmente "dados de treinamento", o modelo tem liberdade para explorar os dados por conta própria e estabelecer seu próprio conhecimento sobre o conjunto de dados.[1]
Aprendizado por reforço:
O aprendizado por reforço é geralmente usado por cientistas de dados para ensinar uma máquina a executar um procedimento de várias etapas com critérios bem definidos. Os cientistas de dados treinam um algoritmo para realizar uma tarefa e o orientam com sinais positivos ou negativos conforme ele controla como concluir o trabalho. No entanto, na maior parte do tempo, o algoritmo escolhe quais ações tomar ao longo do caminho.[1]
Quais vantagens o machine learning oferece?
- Automação de Tudo
- Identificação de tendências e padrões
- Ampla Gama de Aplicações
- Margem de Melhoria
- Tratamento Eficiente de Dados
- Ideal para Educação e Compras Online
Quais são as desvantagens do machine learning?
- Possibilidade de Erro Elevado
- Seleção de Algoritmo
- Aquisição de Dados
- Tempo e Espaço
Conclusão:
O machine learning é um subcampo da inteligência artificial. É um sistema em que os computadores utilizam uma vasta quantidade de dados e usam algoritmos para "treinar" a si mesmos e gerar previsões sem depender de programação explícita. O machine learning é simplesmente uma técnica de análise de dados que funciona automatizando o processo de desenvolvimento de modelos de dados em negócios e outros domínios.
- Burns, E.machine learning. Disponível em: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-ML.
Tipos de machine learning
| Tipo | Aprende com | Exemplo |
|---|---|---|
| Supervisionado | Exemplos rotulados | Detecção de spam, previsão de preços |
| Não supervisionado | Dados sem rótulo | Segmentação de clientes |
| Semissupervisionado | Poucos rótulos + muitos dados sem rótulo | Classificação de imagens com poucos rótulos |
| Por reforço | Recompensas das ações | Jogos, robótica |
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