O que é Aprendizado de Máquina?

TechWidgets • 19, fevereiro de 2023.

Em outras palavras Aprendizado automático ou aprendizagem automática.

Aprendizado de máquina é uma área em constante evolução, com novos algoritmos e técnicas sendo desenvolvidos regularmente. Entre essas técnicas, duas se destacam pela sua eficácia: Marchine Learning [aprendizado supervisionado] e Reforço Learning [aprendizado por reforço].

Neste artigo, vamos falar sobre essas duas técnicas de Aprendizado de máquina e explorar alguns dos tópicos existentes nessa área, acompanhe.

-Marchine Learning

O Marchine Learning é uma técnica de aprendizado supervisionado em que o algoritmo é treinado em um conjunto de dados rotulados para prever novos rótulos. Em outras palavras, o modelo é treinado com exemplos de entrada e saída para aprender a relação entre eles e, em seguida, é capaz de fazer previsões precisas sobre novos dados.

Esse tipo de aprendizado é adequado para problemas em que a saída é bem definida e rotulada, como classificação e regressão. Alguns exemplos de aplicação do Marching Learning incluem previsão de preços de ações, detecção de fraudes em transações financeiras, reconhecimento de voz e imagens, entre outros.

-Reforço Learning

O Reforço Learning é uma técnica de aprendizado por reforço em que o algoritmo aprende por tentativa e erro. Em outras palavras, o modelo recebe uma recompensa por ações que levam a resultados positivos e uma penalidade por ações que levam a resultados negativos. Com o tempo, o algoritmo aprende a escolher as ações que levam aos melhores resultados, em palavras simples o algoritmo computa seus próprios s erros e aprende com eles.

Esse tipo de aprendizado é adequado para problemas em que a saída não é bem definida ou rotulada, como jogos e robótica. Alguns exemplos de aplicação do Reforço Learning incluem jogos de tabuleiro, jogos de videogame, robôs autônomos e sistemas entre outros.

O ChatGPT e o ChatGPT-3 também são exemplos do potencial do aprendizado de máquina para criar tecnologias inovadoras e avançadas, porem existem muitos outros tópicos importantes em aprendizado de máquina, como processamento de linguagem natural, redes neurais e deep learning[…] falaremos destes e outros tópicos neste artigo.

Aqui estão alguns dos tópicos mais comuns em aprendizado de máquina:

• Regressão: o modelo é treinado para prever valores contínuos, como preços de ações ou temperatura.

• Classificação: o modelo é treinado para classificar dados em categorias, como detecção de spam em emails ou reconhecimento de imagens.

• Clustering: o modelo é treinado para agrupar dados semelhantes em clusters, como segmentação de clientes ou agrupamento de palavras em um documento.

• Redes neurais: modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano que são capazes de aprender e extrair características de dados complexos, como imagens e texto.

• Processamento de linguagem natural (NLP): o modelo é treinado para entender e gerar linguagem natural, como tradução automática, sumarização de texto e chatbots.

• Deep Learning:[aprendizagem profunda] uma técnica de aprendizado em que o modelo é construído com várias camadas de neurônios artificiais, capaz de extrair recursos complexos e abstratos dos dados.

• Aprendizagem por reforço: a técnica de aprendizado em que o modelo aprende a tomar decisões com base em recompensas e penalidades.

• Aprendizagem semi-supervisionada: um tipo de aprendizado em que o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados e outro conjunto de dados não rotulados.

• Aprendizagem não supervisionada: o modelo é treinado para encontrar padrões e estrutura em dados não rotulados, como agrupamento e redução de dimensionalidade.

• Aprendizagem por transferência: a técnica de aprendizado em que o modelo é treinado em uma tarefa e, em seguida, é transferido para uma tarefa relacionada para melhorar o desempenho.

Dados referidos de : Microsoft [Microsoft ML.NET]

-Veja a imagem a seguir:

O objetivo do aprendizado de máquina é permitir que um sistema computacional possa aprender e melhorar seu desempenho em uma determinada tarefa, à medida que é exposto a mais dados. Isso é feito através do treinamento de algoritmos em um conjunto de dados de entrada e saída, com o objetivo de extrair padrões e informações úteis que possam ser usadas para fazer previsões ou tomar decisões.

Podemos usar como referência o algoritmo de alguns videogames como o Xbox[produzido pela Microsoft], que utiliza um sistema chamado “Adaptive AI” [Inteligência Artificial Adaptativa], que armazena os dados para aprender com o usuário, e depois desafiá-lo em jogos contra a máquina simulando atitudes tomadas por um jogador humano.

Esse sistema é baseado em algoritmos que analisam o desempenho do jogador em diferentes jogos e situações, e ajustam o nível de dificuldade de acordo com o seu desempenho.

Por exemplo, se o jogador está tendo dificuldades em um jogo específico, o Adaptive AI pode reduzir a dificuldade do jogo para ajudá-lo a progredir. Por outro lado, se o jogador está indo bem e vencendo com facilidade, o sistema pode aumentar a dificuldade do jogo para fornecer um desafio maior.

Além disso, o Xbox também utiliza o “TrueSkill” [para calcular a habilidade do jogador em jogos online]. Esse sistema leva em consideração o desempenho do jogador em jogos anteriores e compara com outros jogadores, para determinar a sua classificação e encontrar adversários com habilidades semelhantes.este

Este foi um dos exemplos de software que utiliza algoritmos de aprendizagem de máquina e inteligência artificial, o uso de IA no Xbox serve para tornar a experiência de jogo mais desafiadora e divertida.

Conclusão

Além dos tópicos mencionados acima, é importante lembrar que o aprendizado de máquina ainda é uma área em desenvolvimento, e novas técnicas e ferramentas estão surgindo regularmente. À medida que a tecnologia avança, o aprendizado de máquina tem o potencial de ter um impacto significativo em diversas áreas, desde a medicina até a indústria automobilística ou mercado financeiro.

Em geral, o aprendizado de máquina é uma área em constante evolução, que tem o potencial de transformar nossa vida de maneiras significativas quanto a forma como interagimos com a tecnologia. As técnicas de Marching Learning e Reforço Learning são apenas duas das muitas ferramentas disponíveis para os desenvolvedores, ressaltando que são duas das mais eficazes e amplamente utilizadas em aprendizado de máquina, e é provável que novas técnicas e ferramentas sejam desenvolvidas no futuro.

Veja também: Inteligência Artificial [IA] – OpenAI

Com o avanço da tecnologia e o aumento do acesso a dados, é provável que o setor continue a se expandir. Continuaremos a trazer novos tópicos e assuntos sobre Aprendizado de maquina em outros artigos, e esperamos que essa área continue a crescer e se desenvolver nos próximos anos.

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Por: TechWidgets • 16h37-pm UMT-03 19, fevereiro de 2023. Tecnologia, leitura 12 minutos [apróx.], 1183 palavras e 1353 caracteres.