Um bom começo para uma definição de Machine Learning é que ela é uma subárea central da Inteligência Artificial. Os aplicativos aprendem com a experiência como humanos, sem programação direta.
Quando expostos a novos dados, esses aplicativos aprendem, crescem, mudam e se desenvolvem por si próprios. Em outras palavras, os computadores encontram informações perspicazes sem que lhes digam onde procurar. Eles fazem isso aproveitando algoritmos que aprendem com os dados em um processo iterativo.
Veja como funciona
O processo de Machine Learning começa com a entrada de dados de treinamento no algoritmo selecionado. Os dados de treinamento são conhecidos ou desconhecidos para desenvolver o algoritmo final de Machine Learning. O tipo de entrada de dados de treinamento afeta o algoritmo e esse conceito será abordado mais adiante.
Para testar se esse algoritmo funciona corretamente, novos dados de entrada são alimentados no algoritmo de Machine Learning. A previsão e os resultados são então verificados.
Se a previsão não for a esperada, o algoritmo é treinado novamente várias vezes até que a saída desejada seja encontrada. Isso permite que o algoritmo aprenda continuamente por conta própria e produza a resposta ideal que aumentará gradualmente em precisão com o tempo.
O Machine Learning é complexo em si mesmo, por isso foi dividido em duas áreas principais, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Cada um tem um propósito e uma ação específicos dentro do Machine Learning, gerando resultados específicos e utilizando várias formas de dados.
Aproximadamente 70% do Machine Learning é aprendizado supervisionado, enquanto o aprendizado não supervisionado varia de 10 a 20%. Outro método que é usado com menos frequência é o aprendizado por reforço.
- Veja também: a importância do Machine Learning
1. Aprendizagem Supervisionada
Na aprendizagem supervisionada, são usados dados conhecidos ou rotulados para os dados de treinamento. Uma vez que os dados são conhecidos, a aprendizagem é, portanto, supervisionada, ou seja, direcionada para uma execução bem-sucedida.
Os dados de entrada passam pelo algoritmo de Machine Learning e são usados para treinar o modelo. Depois que o modelo é treinado com base nos dados conhecidos, você pode usar dados desconhecidos no modelo e obter uma nova resposta.
2. Aprendizagem não-supervisionada
Na aprendizagem não supervisionada, os dados de treinamento são desconhecidos e não rotulados — o que significa que ninguém olhou os dados antes. Sem o aspecto de dados conhecidos, a entrada não pode ser guiada para o algoritmo, que é de onde o termo não supervisionado se origina.
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