O Que é Machine Learning ou Aprendizado de Máquina?

O Machine Learning é uma aplicação de inteligência artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser programado explicitamente. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos. O processo de aprendizagem começa com observações ou dados, como exemplos, experiência direta ou instrução, a fim de procurar padrões nos dados e tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos que fornecemos. O objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana ou assistência e ajustar as ações de acordo.

Alguns métodos de aprendizado de máquina:

• Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados podem aplicar o que foi aprendido no passado a novos dados usando exemplos rotulados para prever eventos futuros. A partir da análise de um conjunto de dados de treinamento conhecido, o algoritmo de aprendizado produz uma função inferida para fazer previsões sobre os valores de saída. O sistema é capaz de fornecer alvos para qualquer nova entrada após treinamento suficiente. O algoritmo de aprendizado também pode comparar sua saída com a saída correta e planejada e encontrar erros para modificar o modelo de acordo.

• Em contraste, os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados ​​quando as informações usadas para treinamento não são classificadas nem rotuladas. A aprendizagem não supervisionada estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta a partir de dados não rotulados. O sistema não calcula a saída correta, mas explora os dados e pode extrair inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas de dados não rotulados.

• Algoritmos de aprendizado de máquina semi-supervisionados estão entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, já que usam dados rotulados e não rotulados para treinamento – normalmente uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados. Os sistemas que usam esse método são capazes de melhorar consideravelmente a precisão do aprendizado. Geralmente, a aprendizagem semi-supervisionada é escolhida quando os dados rotulados adquiridos requerem recursos qualificados e relevantes para treiná-los / aprendê-los. Caso contrário, a aquisição de dados não rotulados geralmente não requer recursos adicionais.

• Os algoritmos de aprendizado de máquina de reforço são um método de aprendizado que interage com seu ambiente ao produzir ações e descobrir erros ou recompensas. Pesquisa por tentativa e erro e recompensa atrasada são as características mais relevantes da aprendizagem por reforço. Este método permite que máquinas e agentes de software determinem automaticamente o comportamento ideal dentro de um contexto específico, a fim de maximizar seu desempenho. O feedback de recompensa simples é necessário para que o agente saiba qual ação é a melhor; isso é conhecido como sinal de reforço.

O aprendizado de máquina permite a análise de grandes quantidades de dados. Embora geralmente forneça resultados mais rápidos e precisos para identificar oportunidades lucrativas ou riscos perigosos, também pode exigir mais tempo e recursos para treiná-los adequadamente. A combinação de aprendizado de máquina com IA e tecnologias cognitivas pode torná-lo ainda mais eficaz no processamento de grandes volumes de informações.

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