O que é Aprendizado de máquina(Machine Learning)?

    O Aprendizado de máquina é uma subárea da Inteligência Artificial que faz com que as máquinas aprendam e melhorem ao realizar alguma tarefa usando técnicas estatísticas para fazer com que elas consigam "aprender" com os dados inseridos, como se ela estivesse aprendendo com a experiência e não se limitasse a fazer apenas o que é programada para fazer. Aqui você irá começar a entender como essa tecnologia está mudando o mundo em que vivemos. 

    Os algoritmos de Aprendizado de Máquina conseguem se basear em dados para identificar padrões e insights, criar modelos e a partir destes modelos, realizar previsões e tomar decisões.

Onde é usado o Aprendizado de Máquina?

    A cada dia que se passa, nós ouvimos mais pessoas falando sobre veículos autônomos, criptomoedas e reconhecimento de fala. As vezes quando precisamos gerar uma tradução automática de texto, o aprendizado de máquina é fundamental para fazer com que os sistemas entendam, interpretem e gerem um texto de forma automatizada. É usada também em alguns chatbots para que melhorem o atendimento aprendendo mais em cada diálogo.

    Ele também tem ajudado empreendedores a entender o comportamento do mercado, através de análises de dados, previsões de tendências, de forma que os empreendedores consigam tomar decisões estratégicas. 

Drones

    O Aprendizado de máquina também é usado nos Drones que estão ganhando cada vez mais espaço, no agronegócio eles permitiram uma alta quantidade e precisão de informações sobre o solo, rendimento e até sobre as pragas, entre várias outras atividades. E eles já estão presentes até mesmo em algumas entregas de encomendas. 

Quais são os tipos de Aprendizado de Máquina?

 Aprendizado supervisionado

    O treinamento deste modelo é feito usando dados que já foram processados anteriormente e são rotulados, como se tivessem uma resposta correta. Este algoritmo aprende com os exemplos fornecidos.

Aprendizado não supervisionado

    Este modelo aprende com os dados e tenta encontrar padrões ou estruturas ocultas. É usado quando os dados fornecidos não são rotulados ou não tem uma resposta correta.

Aprendizado por reforço

    Este modelo aprende de uma forma parecida com a que nós, seres humanos, geralmente aprendemos, através da tentativa e erro, contando com um feedback ou com uma forma de recompensa.

    Neste modelo o agente vai tentando várias coisas diferentes e observando as recompensas e feedbacks, e assim ele vai se aprimorando.

Conclusão

    Esta foi apenas uma introdução para mostrar o que é o Aprendizado de Máquina e o quanto ele já está presente no nosso dia a dia e tende a ficar cada vez mais. E você, o que acha disso? O que pensa ao saber que as máquinas conseguem aprender e melhorar cada vez mais nas tarefas executadas?

Próximos passos

    Se você está interessado em aprender mais sobre Aprendizado de Máquina, existem várias plataformas de aprendizado online que oferecem cursos tanto para iniciantes quanto para quem já está mais avançado, como a Data Science Academy, Coursera, Alura, entre outras.