Machine Learning é um ramo da Inteligência artificial (IA) isso permite que os sistemas assimilem autonomamente o conhecimento dos dados sem a necessidade de codificação explícita. As metodologias de aprendizado de máquina são baseadas em paradigmas estatísticos que permitem que os sistemas se “adaptem” com base em dados, o que facilita a tomada de decisão informada.
A mecânica do aprendizado de máquina
O processo de aprendizagem começa fornecendo ao sistema um extenso conjunto de dados — um conjunto de treinamento. O sistema então o usa para identificar padrões e formular previsões. Após o treinamento, a eficácia do modelo é avaliada em um conjunto de dados de teste separado.
Métodos e frameworks
O aprendizado de máquina possui uma variedade de métodos, cada um deles projetado para resolver tarefas específicas. Esses métodos abrangem as áreas de aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
Comparando machine learning com codificação convencional
O paradigma da codificação convencional. Com a abordagem clássica da codificação, os engenheiros de software desenvolvem comandos específicos para o sistema. Em seguida, o sistema os executa, obtendo o resultado.
O paradigma do machine learning. No campo do aprendizado de máquina, o sistema recebe dados e define uma meta (por exemplo, categorização ou previsão). Em seguida, ela desenvolve de forma autônoma a estratégia ideal para resolver a tarefa.
Aplicação de machine learning
O aprendizado de máquina é a força motriz por trás de muitas tecnologias modernas, desde assistentes virtuais controlados por voz, como Siri e Alexa, até ofertas personalizadas em plataformas como Netflix e Amazon. Sua influência se estende a diversas indústrias.
- Saúde. Ferramentas de diagnóstico e análise preditiva.
- Finanças. Análise de tendências de mercado e modelagem preditiva.
- A indústria automotiva. Veículos autônomos e análise de tráfego.
- Segurança. Detecção de anomalias e detecção de fraudes.