O aprendizado de máquina (ML), um ramo da inteligência artificial, utiliza algoritmos e dados para simular o aprendizado humano, melhorando sua precisão com o tempo, sendo um marco importante a vitória de um computador sobre um grande mestre de damas em 1962.
Avanços tecnológicos recentes impulsionaram o desenvolvimento de aplicações inovadoras de ML, como sistemas de recomendação e veículos autônomos, tornando-se parte crucial da ciência de dados e da análise de grandes volumes de informações.
O ML se divide em aprendizado supervisionado (utilizando dados rotulados para classificação e previsão), não supervisionado (analisando dados não rotulados para descobrir padrões) e semi-supervisionado (combinando dados rotulados e não rotulados).
O aprendizado profundo, um subcampo do ML, emprega redes neurais artificiais com múltiplas camadas (‘profundidade’) para processar dados não estruturados, como imagens e texto, superando o ML clássico em tarefas complexas de aprendizado não supervisionado e por reforço.
Redes neurais, regressão linear e logística, agrupamento, árvores de decisão e florestas aleatórias são exemplos de algoritmos de ML com aplicações diversas, incluindo reconhecimento de fala, atendimento ao cliente (chatbots), visão computacional, recomendações personalizadas e detecção de fraudes.
A ‘profundidade’ em aprendizado profundo refere-se ao número de camadas em uma rede neural; redes neurais recorrentes (RNNs) são úteis para processamento de linguagem, enquanto redes neurais convolucionais (CNNs) são eficazes no processamento de imagens.
O aprendizado por reforço, outro tipo de ML, permite que algoritmos aprendam por tentativa e erro, reforçando ações bem-sucedidas para otimizar resultados, sendo usado em aplicações como negociação automatizada de ações.
Resumo Completo: https://www.droid-software.com/index.php/2020/08/01/tudo-sobre-aprendizado-de-maquina-machine-learning/
