Machine Learning

Machine Learning, inteligência artificial (IA) e computação cognitiva estão dominando conversas sobre como análises avançadas emergentes podem fornecer às empresas uma vantagem competitiva para os negócios.

“O Machine Learning está fazendo com que os computadores se programem. Se a programação é automação, o aprendizado de máquina está automatizando o processo de automação” - Bill Gates, ex-presidente da Microsoft.

O que é afinal Machine Learning?

Machine Learning é uma tecnologia onde os computadores têm a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio de associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo o mais que essa tecnologia possa identificar.

Machine Learning tornou-se um dos tópicos mais importantes dentro das organizações de desenvolvimento, que estão procurando maneiras inovadoras de aproveitar os ativos de dados para ajudar os negócios a ganhar um novo nível de entendimento. Com os modelos de aprendizado de máquina adequados, as organizações têm a capacidade de prever continuamente as mudanças nos negócios, para que possam prever o que vem a seguir de forma mais eficiente. Como os dados são constantemente adicionados, os modelos de aprendizado de máquina garantem que a solução seja constantemente atualizada. O valor é simples: se você usar as fontes de dados mais apropriadas e em constante mudança no contexto do aprendizado de máquina, você terá a oportunidade de prever o futuro.

Deixe os dados fazerem o trabalho em vez de pessoas. O aprendizado de máquina é a maneira de tornar a programação escalável.

Exemplos de aplicativos de
aprendizado de máquina:

Elementos-chave do aprendizado de máquina

Todo algoritmo de aprendizado de máquina possui três componentes:

Todos os algoritmos de aprendizado de máquina são combinações desses três componentes, formando uma estrutura para entender esses mesmos algoritmos.

Tipos de Aprendizagem

Existem quatro tipos de aprendizado de máquina:

O aprendizado supervisionado é o mais maduro, o mais estudado e o tipo de aprendizado usado pela maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina. Aprender com supervisão é muito mais fácil do que aprender sem supervisão.

Aprendizado indutivo é onde nos são dados exemplos de uma função na forma de dados ( x ) e o resultado da função ( f (x) ). O objetivo do aprendizado indutivo é aprender a função para novos dados ( x ).

Machine Learning a partir de dados

O aprendizado de máquina permite que os modelos treinem em conjuntos de dados antes de serem implantados. Alguns modelos de aprendizado de máquina são on-line e se adaptam continuamente à medida que novos dados são ingeridos. Por outro lado, outros modelos, chamados modelos offline de aprendizado de máquina, são derivados de algoritmos de aprendizado de máquina, mas, uma vez implantados, não mudam. Esse processo interativo de modelos online leva a uma melhoria nos tipos de associações que são feitas entre os elementos de dados. Devido à sua complexidade e tamanho, esses padrões e associações poderiam ter sido facilmente negligenciados pela observação humana. Depois que um modelo é treinado, esses modelos podem ser usados em tempo real para aprender com dados.