{"id":7208,"date":"2021-08-31T14:36:15","date_gmt":"2021-08-31T17:36:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.flane.com.pa\/blog\/?p=7208"},"modified":"2024-10-01T10:06:51","modified_gmt":"2024-10-01T13:06:51","slug":"o-que-e-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.flane.com.pa\/blog\/pt\/o-que-e-machine-learning\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Machine Learning"},"content":{"rendered":"Reading time: <\/span> 4<\/span> minutes - <\/span><\/span>
Artigo atualizado em 01\/10\/2024.<\/pre>\n
Para come\u00e7ar a compreender essa \u00e1rea mais recente no mercado precisamos voltar um pouco na aprendizagem e entender o que \u00e9 Machine Learning e qual a sua diferen\u00e7a com a intelig\u00eancia artificial<\/a>. Esse termo em ingl\u00eas tem a tradu\u00e7\u00e3o para o portugu\u00eas como aprendizado de m\u00e1quina, se prestarmos bastante aten\u00e7\u00e3o nessas duas palavras elas podem explicar perfeitamente o que \u00e9 Machine learning, mas vamos por parte, certo?<\/p>\n
O que \u00e9 Machine Learning?<\/h3>\n
Machine Learning<\/strong> (ML)<\/strong> \u00e9 uma subcategoria da Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/strong> <\/a>que possibilita a cria\u00e7\u00e3o de sistemas capazes de aprender e tomar decis\u00f5es sem uma programa\u00e7\u00e3o expl\u00edcita. Em vez de seguir instru\u00e7\u00f5es r\u00edgidas, os algoritmos de ML identificam padr\u00f5es em grandes quantidades de dados, ajustando seu comportamento com o tempo para otimizar suas respostas.<\/p>\n
Por exemplo, pense nas recomenda\u00e7\u00f5es de produtos no Amazon<\/strong><\/a> ou nas sugest\u00f5es de filmes no Netflix<\/strong><\/a>. Ambas as plataformas utilizam ML para oferecer experi\u00eancias personalizadas aos seus usu\u00e1rios. No entanto, essa tecnologia vai muito al\u00e9m do com\u00e9rcio e do entretenimento, com impactos em setores como sa\u00fade, finan\u00e7as e seguran\u00e7a cibern\u00e9tica<\/a>.<\/p>\n
Como funciona?<\/h4>\n
O processo de aprendizado de m\u00e1quina envolve a alimenta\u00e7\u00e3o de grandes volumes de dados em um algoritmo. Este algoritmo aprende com os dados e come\u00e7a a identificar padr\u00f5es ou tomar decis\u00f5es com base nas informa\u00e7\u00f5es processadas. H\u00e1 tr\u00eas tipos principais de aprendizado de m\u00e1quina:<\/p>\n
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  1. Aprendizado supervisionado<\/strong>: Os algoritmos recebem dados rotulados, ou seja, eles sabem qual deve ser a sa\u00edda correta e ajustam seus modelos com base nesses exemplos. \u00c9 como ensinar uma crian\u00e7a a associar a palavra “gato” com a imagem de um gato.Exemplo: Classifica\u00e7\u00e3o de e-mails como “spam” ou “n\u00e3o spam” usando milhares de exemplos pr\u00e9-classificados.<\/li>\n
  2. Aprendizado n\u00e3o supervisionado<\/strong>: Neste caso, os dados n\u00e3o s\u00e3o rotulados, e o algoritmo deve descobrir padr\u00f5es por conta pr\u00f3pria. Ele agrupa informa\u00e7\u00f5es semelhantes, como um detetive que encontra conex\u00f5es ocultas entre pistas.Exemplo: Segmenta\u00e7\u00e3o de clientes com base em comportamentos de compra.<\/li>\n
  3. Aprendizado por refor\u00e7o<\/strong>: Aqui, o algoritmo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base nas decis\u00f5es que toma.Exemplo: Algoritmos que controlam rob\u00f4s ou ve\u00edculos aut\u00f4nomos, onde a m\u00e1quina ajusta suas a\u00e7\u00f5es com base no sucesso ou fracasso de suas decis\u00f5es.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div>
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