O que é Machine Learning? Para que serve e como aprender!

O que é Machine Learning, o aprendizado de máquina? Essa é uma pergunta muito comum para quem está começando na área de tecnologia. Entender sobre esse campo é fundamental se você busca se destacar profissionalmente e estar preparado para o mercado.

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Acompanhe o artigo para saber mais ou navegue pelo índice:

• O que é Machine Learning?
• Para que serve Machine Learning?
• Como funciona o Machine Learning?
• Principais tipos de aprendizado de máquina
• Ferramentas de Machine Learning
• Como aplicar Machine Learning?
• Como aprender Machine Learning?
• Deep learning vs Machine Learning
• Inteligência artificial e Machine Learning
• Curso Machine Learning

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O que é Machine Learning?

O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um campo da tecnologia dedicado à automatização e análise de dados de forma autônoma. Ou seja, a própria máquina aprende e aperfeiçoa as ações de acordo com o uso e os dados que tem acesso.

O caso mais comum da aplicação de Machine Learning são as sugestões de compra online. Quando pesquisamos um produto, o algoritmo entende que estamos interessados nele e, por isso, começa a sugerir outros utensílios semelhantes. Isso é aprendizado de máquina.

Segundo o Google, uma das principais empresas de tecnologia do mundo, o Machine Learning é:

um subconjunto da inteligência artificial que permite que um sistema aprenda e melhore de forma autônoma usando redes neurais e aprendizado profundo, sem ser programado explicitamente, alimentando-o com grandes quantidades de dados.

Machine Learning significado

Machine Learning é um termo que vem do inglês e significa “aprendizado de máquina” em tradução livre. O conceito faz referência ao aprendizado auto suficiente de máquinas.

Para que serve Machine Learning?

Basicamente, o Machine Learning serve para;

• Possibilitar maior acesso a dados;
• Processamento e análise de dados mais veloz;
• Automatização e organização de informações;
• Facilitar a segmentação.

Como funciona o Machine Learning?

O aprendizado de máquina é uma forma de computadores conseguirem processar informações de maneira autônoma. Ou seja, trata-se de um processo que consiste em identificar padrões, tomar decisões e fazer previsões de acordo com os dados que recebe.

O Machine Learning pode ocorrer de diversas formas: supervisionado ou não. Com isso, é possíve treinar um computador para trabalhar tanto com conteúdos específicos, como também disponibilizar informações de forma mais generalizada.

O que é uma rede neural em Machine Learning?

No Machine Learning a rede neural é uma técnica que se inspira no funcionamento do cérebro humano. Em geral, cada unidade (chamada de neurônio) processa informações e transmite para outra unidade. Com isso, elas se organizam em camadas, de acordo com o tipo de informação e importância do dado.

Principais tipos de aprendizado de máquina

Os principais tipos de aprendizado de máquina são:

• Machine learning supervisionado: aqui a máquina aprende relacionando informações que chegam e resultados já previstos.
• Machine learning não supervisionado: neste caso o algoritmo é estimulado a buscar as informações por conta própria, cruzando dados disponíveis.
• Aprendizado semi supervisionado: aqui o aprendizado também é estimulado por conta própria, mas conta com um controle maior.
• Machine learning de reforço: neste caso o aprendizado acontece como uma espécie de tentativas e erros buscando obter melhores resultados.

Ferramentas de Machine Learning

Atualmente as principais ferramentas de Machine Learning são do Google e da Amazon. As plataformas são especializadas em análise e processamento de dados em grandes volumes, além de serem parte de duas das maiores empresas de busca, vendas e informação do mundo.

Como aplicar Machine Learning?

Algumas formas de aplicar o Machine Learning são:

• Automação de processos;
• Otimização de vendas a partir da análise de interesse do público;
• Atendimento ao cliente de forma autônoma;
• Segurança da informação prevendo e agindo contra ameaças;
• Marketing digital e comunicação;

Como aprender Machine Learning?

A principal forma de aprender Machine Learning é fazendo algum curso na área de tecnologia. Podem ser capacitações livres, mas o ideal é que seja um curso de graduação ou pós-graduação para que os conteúdos sejam vistos de forma mais aprofundada e técnica.

Qual linguagem de programação é melhor para Machine Learning?

Em geral, a linguagem de programação ideal para quem busca se especializar em Machine Learning é o Python e o R. Ambas são populares considerando a legibilidade e facilidade para aprender, bem como ao levar em conta as análises estatísticas e grandes conjuntos de dados.

Deep learning vs Machine Learning

O Deep Learning é uma outra área dentro do Machine Learning. Aqui o foco é aprofundar um pouco mais no acesso e organização da informação de forma a se aproximar um pouco mais do comportamento humano. Desse modo, aqui trabalham-se iniciativas aplicadas a vídeos, imagens, desenhos e outros tipos de atividades nesse sentido.

Inteligência artificial e Machine Learning

Como vimos, o Machine Learning é uma subárea da inteligência artificial. Ou seja, é uma das formas de se produzir e analisar informações com o objetivo de tomar decisões de forma mais eficiente e mais acertada.

Curso Machine Learning

O campo da inteligência artificial é muito amplo e as possibilidades de atuação são diversas. Confira algumas opções de cursos de pós-graduação da Gran Faculdade na área de Machine Learning:

• Pós-Graduação em Inteligência Artificial e Tecnologia na Gestão Pública: Integrar as práticas de trabalho com as oportunidades proporcionadas pela inteligência artificial, promovendo eficiência e transparência na gestão de serviços públicos e processos governamentais.
• Pós-graduação em Linguagens e Paradigmas de Programação: Capacitar profissionais para o desenvolvimento de soluções inovadoras, proporcionando uma formação sólida com uma visão sistêmica do processo de desenvolvimento.
• Pós-graduação em Inovação, Inteligência Artificial e Robótica Educacional: Preparar profissionais para a criação e implementação de abordagens inovadoras na educação, incorporando os conceitos da inteligência artificial e a aplicação da robótica educacional.

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