Aprendizagem de máquina ou machine learning é o nome dado à capacidade de “treinar” e “ensinar” softwares.
Os programas observam e analisam grandes quantidades de dados, descobrindo neles padrões que dificilmente uma equipe de seres humanos conseguiria identificar — e principalmente na velocidade que fazem isso.
As possibilidades de uso são muitas, variando desde encontrar indícios de câncer em mamografias até recomendar uma série de TV.
Nesse artigo, vamos apresentar essas aplicações práticas e ainda falar mais sobre esse conceito: como funciona, tipos, importância, benefícios, entre outros. Tenha uma excelente leitura!
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O que é machine learning?
O machine learning (ML), ou aprendizado de máquina, é uma das áreas mais importantes da inteligência artificial. Ele consiste em algoritmos que aprendem com a experiência e são capazes de detectar padrões a partir da análise de dados.
Esses dados conseguem orientar os computadores a aprenderem por conta própria e isso faz com que seu desempenho seja sempre aprimorado.
A partir daí, é possível construir modelos analíticos de maneira automatizada, criando sistemas que também estão aptos a tomar decisões com a menor participação de pessoas possível.
Como o machine learning funciona?
O machine learning funciona a partir da obtenção de dados, que são utilizados para identificar padrões e conhecimento. A ideia é imitar a maneira como os humanos aprendem e evoluem a partir disso.
Por meio desses algoritmos, é possível ter uma melhor compreensão dos fatores envolvidos no processo, possibilitando que as máquinas tomem decisões com base no que foi aprendido.
E, com base na sua própria experiência, podem modificar seu comportamento também. Quanto maior for a quantidade de dados e informações disponíveis para o machine learning, melhor serão os resultados.
Vamos imaginar uma situação para exemplificar esse funcionamento. Digamos que alguém digita uma palavra que pode ter dois sentidos, como “ban