Significado de Machine learning

O que significa Machine learning

Machine learning é uma área da ciência da computação que significa ¨aprendizado da máquina¨.

Faz parte do conceito de inteligência artificial, que estuda meios para que máquinas posam fazer tarefas que seriam executadas por pessoas.

É uma programação usada nos computadores, formada por regras previamente definidas que permitem que os computadores tomem decisões com base nos dados prévios e em dados usados pelo usuário.

De acordo com programações feitas o computador tem habilidade para tomar decisões que podem resolver problemas ou impulsionar publicações na internet, por exemplo.

Como funciona o machine learning?

A base do funcionamento são os algoritmos, que são sequências definidas e compostas por informações e instruções que vão ser seguidas pelo computador. 

Essas sequências permitem que os computadores tomem uma decisão de acordo com a situação e com as informações que foram inseridas nele.

É o algoritmo que carrega as informações sobre como devem ser feitos determinados procedimentos e operações ou sobre como uma ação deve ser executada.

Existem vários tipos de aplicação e de linguagens de programação para o uso dos algoritmos. Elas variam de acordo com a necessidade que vai ser atendida ou com o objetivo do algoritmo criado.

Tipos de machine learning

Existem dois tipos principais de aprendizado da máquina: a aprendizagem supervisionada e a aprendizagem não supervisionada.

Aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada existe um conjunto prévio de dados inseridos na máquina e as sugestões que serão dadas ao usuário devem ser parecidas com os dados registrados.

Basicamente as informações são usadas para prever um resultado esperado pelo usuário ou para fazer a classificação de elementos usados.

Exemplo: uma fotografia é colocada no navegador de internet, que faz uma busca para encontrar a informação sobre a origem da imagem ou outras imagens parecidas.

Aprendizagem não supervisionada

Na aprendizagem não supervisionada não existe um resultado específico esperado, ou seja, não é possível prever os resultados do cruzamento das informações.

Nesse tipo de aprendizagem os dados são agrupados e os resultados mudam de acordo com as variáveis.

Exemplo: em um motor de busca de uma biblioteca é possível conseguir resultados variados. A alteração dos resultados depende do tipo de busca feita e das variáveis que são usadas, como nome do livro, nome do autor ou data de publicação.

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Para que serve o machine learning?

O machine learning pode ser usado para muitas funções. Uma das mais usadas hoje em dia é nas mídias sociais, na pesquisa na internet e no marketing digital.

Por exemplo: os algoritmos de machine learning são usados para fazer sugestões a um usuário da internet. São usados em sites de comércio virtual, redes sociais, jogos, plataformas de armazenamento de vídeos e aplicativos de reprodução de música.

Nesse caso o algoritmo usa os dados das suas sequências e os dados de histórico de navegação na internet para fazer novas sugestões ao usuário. As preferências do usuário durante a navegação e o compartilhamento de dados são usados para fazer a sugestão de programas ou serviços que sejam parecidos.

Esses são usos mais comuns, mas os conhecimentos do machine learning também podem ser aplicados para muitas outras situações, como:

• pesquisas na internet,
• coleta e análise de dados,
• rastreamento de mensagens de spam,
• organização e classificação de informações,
• busca de fraudes na internet.

Diferença entre machine learning e deep learning

Tanto o machine learning quanto o deep learning são formas de uso inteligência artificial. Mas existe diferença entre eles porque o deep learning (que significa aprendizado profundo) tem características mais parecidas com a capacidade de aprendizado do ser humano. 

O deep learning também usa a previsão de resultados a partir de dados já estabelecidos. A diferença é que isso acontece com mais precisão, mais parecido com o que acontece no cérebro de uma pessoa porque o computador consegue adaptar a informação com mais flexibilidade.

Isso acontece porque no deep learning é criada uma rede neural artificial, que que o funcionamento parecido com a rede de neurônios do cérebro humano.

É essa rede que faz com que o funcionamento da máquina tenha muitas semelhanças com o funcionamento do cérebro e consiga de aprender e interpretar informações.

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Fonte: Significados