O que é Machine Learning

O que o tradutor do Google, capaz de traduzir entre mais de 100 idiomas, tem em comum com a tecnologia por trás dos veículos autônomos? Embora ambos sejam sistemas bastante complexos com suas particularidades, suas bases funcionam usando a mesma tecnologia — redes neurais artificiais, uma técnica de Machine Learning. Esses são apenas dois exemplos do vasto número de aplicações fascinantes que usam essa técnica. Este artigo apresenta uma visão geral do que é Machine Learning e traz ideias de como ela pode ser usada para alavancar o seu negócio.

Definição

A primeira definição de Machine Learning é de Arthur Samuel, em 1959:

Machine Learning é o campo de estudo que permite que computadores aprendam sem que sejam programados explicitamente.

Uma das implicações disso é que problemas aparentemente diferentes podem ser resolvidos usando a mesma abordagem. Embora o termo tenha sido cunhado no meio do século passado, somente agora temos poder computacional e dados suficientes para realizar muitas das aplicações vislumbradas naquela época.

Treinamento de Algoritmos de Machine Learning

Os algoritmos usados em Machine Learning costumam ter duas etapas principais: treino e execução. Na fase de treino o algoritmo “aprende” como determinar uma saída com base em muitas entradas conhecidas. Já na fase de execução o algoritmo usa o que aprendeu para determinar saídas para entradas que ele nunca viu antes. Um exemplo deixa isso mais claro: considere uma aplicação que muito provavelmente você utiliza — o filtro de spams do email. Nesse caso, na fase de treino, vários emails (entradas) classificados entre spam e legítimos (saída) são fornecidos ao algoritmo. Na fase de execução, o algoritmo recebe um email nunca visto antes e deve ser capaz de determinar se ele é spam ou não.

O que é Machine Learning - Treinamento e Execução

Caso queira se aprofundar no assunto, confira o nosso artigo A Etapa de Treinamento de Algoritmos de Machine Learning.

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