Conheça os três tipos de aprendizado de máquina!

Com a evolução da tecnologia, muitas atividades passaram a ser possíveis de serem realizadas sem a presença de alguém operando. Com o desenvolvimento do aprendizado de máquina, conseguimos utilizar algorítmos para conseguir prever ações. Mas como assim?

Em resumo, o Machine Learning, o que chamamos em português de aprendizado de máquina, é uma ramificação da Inteligência Artificial. Este sistema é treinado para detectar padrões e prever acontecimentos com base em dados antes coletados. Em breve falaremos sobre o assunto mais detalhadamente.

O aprendizado de máquina pode ser separado em três categorias, cada uma identificando a forma como os algorítmos aprendem. E sim, eles aprendem de formas diferentes, assim como nós seres humanos.

Continue lendo para aprender mais sobre o que é Machine Learning e os tipos distintos do aprendizado de máquina. Boa leitura!

O que é o aprendizado de máquina?

Antes de tudo precisamos te explicar um pouco mais sobre o que é o aprendizado de máquinas e Inteligência Artificial (AI). Muitos acham que ambos são a mesma coisa, mas não é bem assim. O aprendizado é um dos recursos do AI.

Resumidamente, a AI é uma ciência que se baseia nos comportamentos humanos para resolver problemas. Ela é mais ampla e nela se encontram outros termos como o machine learning e deep learning.

Mas vamos focar no aprendizado de máquina. Como o nome já faz referência, ele ensina as máquinas a tomar decisões. Assim como nós, que aprendemos desde crianças e utilizamos nossa memória para tomar decisões.

Para treinar estas máquinas é preciso alimentá-las com uma grande quantidade de dados. Assim ela irá poder analisá-los e chegar a conclusões de forma bem mais rápida e segura do que nós.

Ela não necessáriamente irá realizar cálculos, mas aprender com os que você já fez. Desta forma ela conseguirá identificar padrões e prever certos acontecimentos.

Quais são os tipos de machine learning?

O aprendizado é dividido em três categorias diferentes:

Aprendizado supervisionado

Esta categoria é aplicada normalmente quando o objetivo é prever acontecimentos futuros. Para isso é oferecido um conjunto de dados do que você quer que a máquina aprenda, para que ela consiga identificar o modelo depois. Por exemplo: se você quer ensinar o que é um celular, você irá mostrar imagens do modelo e esperar que ela aprenda e consiga identificá-lo em outras.

O aprendizado supervisionado é subdividido em outras duas técnicas, a classificação e a regressão.

A classificação é similar com o exemplo anterior. Ensinamos o que é e o que não é um celular. A regressão acontece quando o resultado é numérico.

Aprendizado não supervisionado

Diferente da supervisionada, este tipo de aprendizado acontece com dados não rotulados. Não dizemos o que é aquilo que mostramos, mas ensinamos a separa em grupos, por exemplo

Aprendizado por reforço

Neste modelo, a máquina aprende qual é a melhor decisão a ser tomada em determinado momento. É ensinar a máquina a ponderar qual é a prioridade. Para isso, se ensina o computador quais são as ações que ele deve priorizar.


O aprendizado de máquinas é complexo e pode ser dividido em três modelos. Como vimos antes, ele pode ser chamado de machine learning e é utilizado para ensinar sistemas a pensar como nós, analisar dados mais precisamente e tomar decisões. Fácil, não é?

Marketing

Criada em 2016, a equipe de marketing da Online Applications produz conteúdos para os blogs Onbusca e OnlineApp. A equipe é formada por Daniel Peres (coordenador), Gustavo Fernandes e Ruth Silva (design), Larissa Silva e Livia Silva (produção de conteúdo) e Giovanna Concon (análise de redes sociais).

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