Machine Learning (ML) é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprender e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de ML são projetados para analisar e interpretar padrões e relacionamentos complexos em dados e, em seguida, usar esse conhecimento para fazer previsões informadas ou tomar ações.
Basicamente, o ML envolve a criação de modelos matemáticos que podem aprender com os dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Esses modelos são treinados usando grandes quantidades de dados rotulados, onde a saída ou resultado desejado é conhecido. Ao analisar esses dados, os algoritmos de ML podem identificar padrões e relações que lhes permitem generalizar seu conhecimento e fazer previsões precisas sobre dados novos e inéditos.
Existem vários tipos de algoritmos de ML, cada um com seus próprios pontos fortes e aplicações. A aprendizagem supervisionada é uma abordagem comum em que o algoritmo é treinado usando dados rotulados, o que significa que a saída desejada é fornecida junto com os dados de entrada. Por exemplo, em um sistema de classificação de emails de spam, o algoritmo seria treinado usando um conjunto de dados de emails rotulados como spam ou não spam. Ao analisar as características desses e-mails, o algoritmo pode aprender a distinguir entre as duas categorias e classificar novos e-mails não vistos de acordo.
A aprendizagem não supervisionada, por outro lado, envolve o treinamento de algoritmos em dados não rotulados, onde a saída desejada é desconhecida. O objetivo é descobrir padrões ou estruturas ocultas nos dados. Algoritmos de clustering, por exemplo, podem agrupar pontos de dados semelhantes com base em seus recursos ou características. Isto pode ser útil na segmentação de clientes, onde o algoritmo pode identificar grupos distintos de clientes com preferências ou comportamentos semelhantes.
Outro tipo importante de algoritmo de ML é o aprendizado por reforço. Nesta abordagem, um agente aprende a interagir com um ambiente e maximizar um sinal de recompensa através da realização de ações. O agente recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades com base em suas ações e usa esse feedback para aprender a política ou estratégia ideal. A aprendizagem por reforço tem sido aplicada com sucesso em vários domínios, como robótica e jogos. Por exemplo, AlphaGo, desenvolvido pela DeepMind, usou aprendizado por reforço para derrotar o jogador campeão mundial de Go.
Os algoritmos de ML também podem ser categorizados com base em seu estilo de aprendizagem. O aprendizado em lote envolve treinar o algoritmo em um conjunto de dados fixo e, em seguida, usar o modelo aprendido para fazer previsões sobre novos dados. A aprendizagem online, por outro lado, permite que o algoritmo atualize seu modelo continuamente à medida que novos dados ficam disponíveis. Isto é particularmente útil em cenários onde os dados são dinâmicos e mudam ao longo do tempo.
O ML tem uma ampla gama de aplicações em vários setores. Na área da saúde, os algoritmos de ML podem analisar imagens médicas para detectar doenças ou prever resultados de pacientes. Nas finanças, o ML pode ser usado para detecção de fraudes, previsão do mercado de ações e pontuação de crédito. O ML também é usado em sistemas de recomendação, como aqueles empregados por varejistas on-line e serviços de streaming, para personalizar o conteúdo e melhorar a experiência do usuário.
ML é um subcampo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que podem aprender com os dados e fazer previsões ou decisões. Envolve modelos de treinamento usando dados rotulados ou não rotulados para identificar padrões e relacionamentos, que podem então ser usados para fazer previsões informadas ou tomar ações. O ML possui vários tipos de algoritmos, incluindo aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, cada um com seus próprios pontos fortes e aplicações. O ML encontrou amplo uso em vários setores, permitindo avanços em saúde, finanças, sistemas de recomendação e muitos outros domínios.
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