O Machine learning é um componente integral da Inteligência artificial (IA), ele usa metodologias estatísticas para capacitar as máquinas a aprender e executar tarefas por conta própria, ou seja, sem a necessidade de instruções diretas e programação explícita.
A base do aprendizado de máquina são seus algoritmos. São conjuntos complexos de regras e modelos matemáticos que treinam máquinas para que possam analisar informações, tirar conclusões e tomar decisões informadas.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são usados ativamente para modelagem preditiva, que desempenha um papel importante em uma variedade de aplicações, desde a personalização de recomendações em plataformas de streaming até a previsão de tendências no mercado de ações.
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser divididos nas seguintes categorias
Aprendizagem supervisionada
Os algoritmos são treinados em dados de treinamento pré-rotulados e extrapolam esse treinamento para prever resultados para dados não vistos. O mecanismo é semelhante à relação professor-aluno, quando o algoritmo (aluno) recebe conhecimento do professor (dados) e o aplica a novos cenários.
Aprendizagem não supervisionada
Os algoritmos trabalham com dados não rotulados, identificando padrões e estruturas de forma independente. Isso pode ser comparado a um pesquisador que viaja por um território desconhecido sem nenhum conhecimento prévio, a fim de conhecer a área e fazer descobertas no processo.
Aprendizado por reforço
Os algoritmos aprendem com base nos resultados de suas ações, de fato, no processo de sua tentativa e erro. Eles realizam ações em um ambiente específico, a fim de maximizar o sinal de recompensa. Se você transferir isso para a vida cotidiana, o “aprendizado por reforço” pode ser comparado a como um cachorro é ensinado a dar uma pata.