{"id":1916,"date":"2020-08-05T07:30:07","date_gmt":"2020-08-05T10:30:07","guid":{"rendered":"https:\/\/programathor.com.br\/blog\/?p=1916"},"modified":"2021-07-06T10:26:39","modified_gmt":"2021-07-06T13:26:39","slug":"o-que-voce-sabe-sobre-machine-learning-entenda-mais-aqui","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/programathor.com.br\/blog\/o-que-voce-sabe-sobre-machine-learning-entenda-mais-aqui\/","title":{"rendered":"O que voc\u00ea sabe sobre Machine Learning? Entenda mais, aqui!"},"content":{"rendered":"\n

Um tema bastante em alta ultimamente, o Machine Learning<\/em> tornou-se fundamental para apoiar muitos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos que tem ajudado muito a humanidade. Saiba mais aqui nesse conte\u00fado, entendendo o que \u00e9 Machine Learning<\/em> e como funciona. <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

O que \u00e9 Machine Learning<\/em> e como funciona?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A ideia principal do Machine Learning<\/em> \u00e9 analisar um compilado de dados (os dados s\u00e3o o que faz o machine learning<\/em> acontecer), de modo a identificar padr\u00f5es que possam ser utilizados como respostas para um cen\u00e1rio, atrav\u00e9s dos dados analisados, observa\u00e7\u00f5es e intera\u00e7\u00f5es com o mundo. Tecnicamente falando, o objetivo do machine learning<\/em> \u00e9 generalizar diversos padr\u00f5es de respostas, a partir de dados previamente estabelecidos.<\/p>\n\n\n\n

Vale ressaltar que o machine learning<\/em> utiliza algoritmos matem\u00e1ticos para obter os resultados esperados, sendo que existem diversos tipos de algoritmos atualmente, cada um criado com a finalidade de obter informa\u00e7\u00f5es diferentes.<\/p>\n\n\n\n

\"vagas<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Os algoritmos de aprendizado<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Em resumo os algoritmos de aprendizado utilizam dados de treino previamente disponibilizados, para \u201ctreinar\u201d um modelo capaz de generalizar bem os dados e prover respostas, de modo a estar pronto para prever respostas quando apresentado a novos dados.<\/p>\n\n\n\n

Um bom algoritmo deve ser capaz de analisar os dados de entrada e criar padr\u00f5es nem muito gen\u00e9ricos nem muito espec\u00edficos, chegando a um equil\u00edbrio entre essas duas situa\u00e7\u00f5es, generalizando esses dados. <\/p>\n\n\n\n

Pois, de acordo com especialistas (os chamados Cientistas de <\/a>Dados<\/a>): quando muito gen\u00e9ricas as previs\u00f5es passam a ter caracter\u00edstica de \u201cescolha aleat\u00f3ria\u201d; e quando espec\u00edficas demais, significa que o algoritmo decorou os dados de entrada e n\u00e3o saber\u00e1 como lidar caso haja novos dados para analisar.<\/p>\n\n\n\n

Quais os benef\u00edcios do Machine Learning<\/em>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O machine learning<\/em>, intelig\u00eancia computacional ou aprendizado da m\u00e1quina, como tamb\u00e9m \u00e9 conhecido; quebrou muitas barreiras nos \u00faltimos anos, possibilitando avan\u00e7os significativos em diversas \u00e1reas importantes para a inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, como a rob\u00f3tica, e-commerce<\/em>, meios de entretenimento virtual, tend\u00eancias clim\u00e1ticas, al\u00e9m de medicina e muito mais.<\/p>\n\n\n\n

Sistemas que utilizam aprendizado da m\u00e1quina j\u00e1 conseguiram resolver diversos problemas comuns da popula\u00e7\u00e3o, agilizando processos, otimizando recursos e aperfei\u00e7oando necessidades comuns do dia a dia. Em alguns casos, computadores est\u00e3o sendo capazes de atingir um desempenho at\u00e9 melhor do que o dos seres humanos, como \u00e9 o caso da detec\u00e7\u00e3o e reconhecimento de objetos. Confira alguns exemplos de uso dessa tecnologia:<\/p>\n\n\n\n