Machine learning ou aprendizado de máquina é uma aplicação de inteligência artificial que fornece aos sistemas a habilidade de aprender e aperfeiçoar automaticamente com o experimento, sem ser explicitamente programado.
Com isso, machine learning foca no desenvolvimento de aplicações de computador que acessam dados e os usa para aprender sozinho.
O processo de aprendizagem começa com observações ou dados, como exemplos, experiência direta ou instrução, a fim de buscar padrões nos dados e tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos que fornecemos.
O alvo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem interferência humana ou assistência e adequar as ações de acordo. Mas, usando os algoritmos clássicos de aprendizado de máquina, o texto é considerado uma sucessão de palavras-chave; em vez disso, uma abordagem baseada na análise semântica imita a habilidade humana de entender o significação de um texto.
Alguns métodos de machine learning
Os algoritmos de aprendizado de máquina costumam ser categorizados como supervisionados ou não supervisionados.
Algoritmos de aprendizado de máquina do tipo supervisionados podem usar o que foi aprendido em testes no passado, usando exemplos rotulados para prever eventos futuros. A partir da análise de um bloco de dados de formação conhecido, o algoritmo de aprendizado produz uma razão inferida para construir previsões sobre os valores de saída.
O processo é capaz de oferecer alvos para qualquer nova entrada após treinamento suficiente. O algoritmo de aprendizagem pode também bater sua saída com a saída pretendida correta e achar erros para alterar o modelo de acordo.
Em contraste, algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados quando a informação usada para praticar não é classificada nem rotulada.
O aprendizado não supervisionado analisa como os sistemas podem entender uma função para relatar uma estrutura não visível a partir de dados não rotulados.
O processo não descobre a saída certa, mas explora os dados e pode construir inferências de conjuntos de dados para recontar estruturas ocultas de dados não rotulados.
Os algoritmos de machine learning ou de aprendizado de máquina semissupervisionado se situam em algum lugar entre o aprendizado supervisionado e não supervisionado, uma vez que usam informações rotuladas e não rotulados para o treino do modelo – normalmente uma pequena contingente de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados.
As aplicações que utilizam esse método são capazes de melhorar consideravelmente a precisão do aprendizado. Habitualmente, a aprendizagem semissupervisionada é escolhida quando os dados rotulados adquiridos requerem recursos qualificados e relevantes para treiná-los / aprender com eles.
Do contrário, a aquisição destas informações não rotulados geralmente não requer recursos adicionais. Algoritmos de aprendizado de máquina de reforço é um método de aprendizado que interage com seu ambiente produzindo atos e descobrindo erros ou recompensas.
A busca por tentativa e erro e a prêmio atrasada são as características mais relevantes da aprendizagem por reforço.
Este processo permite que máquinas e agentes de software determinem automaticamente o conduta ideal dentro de um contexto particular para maximizar seu atuação.
É preciso um feedback de gratificação simples para que o agente saiba qual atitude é a melhor; isso é conhecido como indício de reforço.
Conclusão
O aprendizado de máquina aceita a análise de grandes quantidades de dados. Embora comumente forneça resultados mais rápidos e precisos para distinguir oportunidades lucrativas ou riscos perigosos, também pode demandar tempo e recursos adicionais para treiná-lo adequadamente.
Combinar o aprendizado de máquina com IA e tecnologias cognitivas pode torná-lo ainda mais efetivo no processamento de grandes volumes de informações .
