O aprendizado de máquina é um termo que tem se tornado popular na tecnologia, principalmente no campo da inteligência artificial. Porém, ainda ficam muitas dúvidas sobre sua definição, e tentaremos esclarecê-las da melhor forma possível.

Aprendizado de maquina: a definição

O aprendizado de máquina é uma aplicação de inteligência artificial (AI) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem serem explicitamente programados. O aprendizado automático da máquina concentra-se no desenvolvimento de programas informáticos que podem acessar dados e usá-los para aprender.

O processo de aprendizagem começa com observações ou dados de experiência direta ou instruções, afim de buscar padrões em dados e tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos que fornecemos. O principal objetivo é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana ou assistência e ajustem as ações de acordo.

Aprendizagem supervisionada e não supervisionada

Os algoritmos de aprendizagem de máquinas geralmente são categorizados como supervisionados ou não supervisionados.

Algoritmos de aprendizagem de máquinas 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 aprendizagem produz uma função inferida para fazer previsões sobre os valores de saída. O sistema é capaz de fornecer metas para qualquer entrada nova após treinamento suficiente. O algoritmo de aprendizagem também pode comparar sua saída com a saída pretendida e correta para encontrar erros e modificar o modelo de acordo.

Aprendizagem de máquina

O aprendizado de máquina é importante para que nossas tecnologias possam se desenvolver e nos ajudar com mais precisão e eficiência. (Foto: iamWire)

Algoritmos de aprendizagem de máquinas não supervisionados

Em contraste, os algoritmos de aprendizagem de máquinas não supervisionados são usados ​​quando a informação usada para treinar não é classificada nem rotulada. A aprendizagem não supervisionada estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta de dados não gravados. O sistema não descobre a saída certa, mas explora os dados e pode extrair inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas a partir de dados não gravados.

Algoritmos de aprendizagem de máquinas semi supervisionados

Os algoritmos de aprendizado de máquinas semi supervisionados estão em algum lugar entre aprendizado supervisionado e o não supervisionado, pois eles usam dados rotulados e não-rotulados para treinamento, geralmente uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não marcados. Os sistemas que utilizam este método são capazes de melhorar consideravelmente a precisão da aprendizagem. Normalmente, a aprendizagem semi-supervisionada é escolhida quando os dados adquiridos e rotulados requerem recursos qualificados e relevantes para o treinamento e aprendizado a partir deles. Caso contrário, a aquisição de dados não marcados geralmente não requer recursos adicionais.

Algoritmos de aprendizagem de máquinas de reforço

Os algoritmos de aprendizagem de máquinas de reforço são um método de aprendizagem que interagem com o seu ambiente, produzindo ações e descobrindo erros ou recompensas. Pesquisas de teste e erro e recompensas atrasadas são as características mais relevantes da aprendizagem de reforço. Este método permite que máquinas e agentes de software determinem automaticamente o comportamento ideal dentro de um contexto específico para maximizar o desempenho. É necessário um feedback de recompensa simples para o agente saber qual ação é melhor; isso é conhecido como o sinal de reforço.

Por que o aprendizado de máquinas é importante?

A aprendizagem de máquinas permite a análise de quantidades maciças de dados. Embora geralmente ofereça resultados mais rápidos e precisos para identificar oportunidades lucrativas ou riscos perigosos, também pode exigir tempo e recursos adicionais para treinar uma máquina corretamente. A combinação da aprendizagem de máquinas com AI e tecnologias cognitivas pode torná-los ainda mais eficazes no processamento de grandes volumes de informações.

Dúvidas? Deixem suas perguntas nos comentários, e iremos responder o quanto antes!

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