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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