O que é Aprendizado de Máquina?

     

    O aprendizado de máquina é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. 

    O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão. Ele nasceu do reconhecimento de padrões e da teoria de que computadores podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas.

 Existem diversos tipos de aprendizado de máquina, como o aprendizado supervisionado, que tem como objetivo adquirir informações de relacionamento entre entrada e saída de um sistema, baseado em um conjunto de amostras de treinamento 

    Existem vários tipos de aprendizado de máquina, mas os mais comuns são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado. No aprendizado supervisionado, os algoritmos são treinados por meio de exemplos rotulados, como uma entrada na qual a saída desejada é conhecida. Já no aprendizado não-supervisionado, a máquina cria suas próprias regras de funcionamento com base na identificação de padrões 

    O aprendizado supervisionado é um ramo do aprendizado de máquina que usa conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos que classificam dados ou predizem resultados com precisão. Ele ocorre quando o modelo aprende a partir de resultados pré-definidos, utilizando os valores passados da variável target (alvo) para aprender quais devem ser seus resultados de saída. É definido pelo uso de algoritmos que aprendem iterativamente a partir dos dados para permitir que os computadores encontrem informações ocultas sem serem explicitamente programados para onde procurar

    Já no aprendizado não-supervisionado, a máquina cria suas próprias regras de funcionamento com base na identificação de padrões . Em outras palavras, no aprendizado supervisionado o modelo aprende a partir de resultados pré-definidos, enquanto no aprendizado não-supervisionado o modelo não possui resultados pré-definidos para utilizar como referência para aprender.