O Que é Machine Learning ou Aprendizado de Máquina? - Evollo
O Machine Learning é uma aplicação de inteligência artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser programado explicitamente. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos. O processo de aprendizagem começa com observações ou dados, como exemplos, experiência direta ou instrução, a fim de procurar padrões nos dados e tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos que fornecemos. O objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana ou assistência e ajustar as ações de acordo.
Alguns métodos de aprendizado de máquina:
Algoritmos de aprendizado de máquina 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 aprendizado produz uma função inferida para fazer previsões sobre os valores de saída. O sistema é capaz de fornecer alvos para qualquer nova entrada após treinamento suficiente. O algoritmo de aprendizado também pode comparar sua saída com a saída correta e planejada e encontrar erros para modificar o modelo de acordo.
Em contraste, os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados ​​quando as informações usadas para treinamento não são classificadas nem rotuladas. A aprendizagem não supervisionada estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta a partir de dados não rotulados. O sistema não calcula a saída correta, mas explora os dados e pode extrair inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas de dados não rotulados.
Algoritmos de aprendizado de máquina semi-supervisionados estão entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, já que usam dados rotulados e não rotulados para treinamento – normalmente uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados. Os sistemas que usam esse método são capazes de melhorar consideravelmente a precisão do aprendizado. Geralmente, a aprendizagem semi-supervisionada é escolhida quando os dados rotulados adquiridos requerem recursos qualificados e relevantes para treiná-los / aprendê-los. Caso contrário, a aquisição de dados não rotulados geralmente não requer recursos adicionais.
Os algoritmos de aprendizado de máquina de reforço são um método de aprendizado que interage com seu ambiente ao produzir ações e descobrir erros ou recompensas. Pesquisa por tentativa e erro e recompensa atrasada são as características mais relevantes da aprendizagem por reforço. Este método permite que máquinas e agentes de software determinem automaticamente o comportamento ideal dentro de um contexto específico, a fim de maximizar seu desempenho. O feedback de recompensa simples é necessário para que o agente saiba qual ação é a melhor; isso é conhecido como sinal de reforço.
O aprendizado de máquina permite a análise de grandes quantidades de dados. Embora geralmente forneça resultados mais rápidos e precisos para identificar oportunidades lucrativas ou riscos perigosos, também pode exigir mais tempo e recursos para treiná-los adequadamente. A combinação de aprendizado de máquina com IA e tecnologias cognitivas pode torná-lo ainda mais eficaz no processamento de grandes volumes de informações.