E-BOOK: O QUE É APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS?
APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS?
A Aprendizagem de Máquinas é uma subárea da Inteligência Artificial que desenvolve algoritmos e modelos capazes de extrair informações e conhecimento a partir de dados, sem precisar ser explicitamente programados. Ela tem revolucionado as áreas de negócios, saúde e ciências em geral.
Tipos de Aprendizagem de Máquinas
Aprendizagem Supervisionada
Técnica que utiliza um conjunto de dados de entrada e saída para "treinar" um modelo de predição. É muito utilizada para avaliar riscos de crédito e fraudes bancárias.
Aprendizagem Não Supervisionada
Técnica que é usada quando não há rótulos explícitos nos dados. A ideia é encontrar padrões ou agrupamentos ocultos. É utilizada em análise de textos, detecção de anomalias e genômica.
Aprendizagem por Reforço
Aprendizagem baseada em tentativa e erro. O modelo toma ações em um ambiente dinâmico para maximizar uma recompensa. É muito utilizado em jogos como xadrez, Go e vídeo games.
Fases da Aprendizagem de Máquinas
Coleta de Dados
O primeiro passo é ter um conjunto de dados para treinar os modelos. Os dados precisam ser limpos e organizados.
Construção do Modelo
Uma vez que os dados foram coletados, os modelos precisam ser criados e testados. Isso envolve a escolha de algoritmos apropriados e ajuste de parâmetros.
Avaliação do Modelo
Depois que o modelo foi construído, ele precisa ser avaliado com um conjunto de dados separado. É importante verificar se o modelo generalizou bem ou se está "overfitting".
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