O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e prevejam resultados sem programação explícita. Ele é frequentemente usado como sinônimo do termo IA porque é a técnica de IA que teve o maior impacto no mundo real até o momento e é o que você provavelmente usará em seus negócios. Chatbots, recomendações de produtos, filtros de spam, carros autônomos e uma vasta gama de outros sistemas utilizam aprendizado de máquina, assim como os “agentes inteligentes” como Siri e Cortana.
Neste artigo da Fortune, Qual é a diferença entre inteligência artificial e aprendizado de máquina, o autor descreve claramente a diferença entre IA e aprendizado de máquina: “A IA é o conceito mais amplo de máquinas que são capazes de realizar tarefas de uma forma que consideraríamos inteligente”, enquanto o aprendizado de máquina é “uma aplicação atual da IA baseada na ideia de que devemos apenas dar às máquinas acesso aos dados e deixá-las aprender por conta própria”.
Como funciona o aprendizado de máquina?
Em vez de escrever algoritmos e regras que tomam decisões diretamente ou tentar programar um computador para “ser inteligente” usando conjuntos de regras, exceções e filtros, o aprendizado de máquina ensina os sistemas de computador a tomar decisões aprendendo com grandes conjuntos de dados. Os sistemas baseados em regras se tornam rapidamente frágeis quando precisam levar em conta a complexidade do mundo real; o aprendizado de máquina pode criar modelos que representam e generalizam padrões nos dados que você usa para treiná-lo e pode usar esses modelos para interpretar e analisar novas informações.
O aprendizado de máquina é adequado para classificação, que inclui a capacidade de reconhecer texto e objetos em imagens e vídeos, bem como encontrar associações em dados ou segmentar dados em clusters (por exemplo, encontrar grupos de clientes). O aprendizado de máquina também é adequado para previsão, como calcular a probabilidade de eventos ou prever resultados. O aprendizado de máquina também pode ser usado para gerar dados ausentes; por exemplo, a versão mais recente do CorelDRAW usa aprendizado de máquina para interpolar o traçado suave que você está tentando desenhar a partir de vários traços brutos que você faz com a ferramenta de caneta.
Dois modos de aprendizado de máquina: supervisionado e não supervisionado
Quando o software é usado para dizer ao algoritmo especificamente o que queremos descobrir, é chamado de aprendizado de máquina supervisionado. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam uma variável ou atributo “de destino” para “treinar” um modelo com base nos dados da variável de destino.
O aprendizado de máquina não supervisionado é quando a máquina pode aprender a identificar processos e padrões complexos sem um humano para fornecer orientação ao longo do caminho. Ele usa agrupamento como uma aplicação, onde os registros do conjunto de dados são segmentados automaticamente em grupos. Esses grupos são semelhantes aos registros em seu próprio grupo e diferentes dos registros em outros grupos.
