5 principais recursos do Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

CTPH, 13/02/2023 

Por Alice Ivey 

O aprendizado de máquina é baseado na ideia de que um sistema pode aprender a executar uma tarefa sem ser explicitamente programado.

O aprendizado de máquina tem uma ampla gama de aplicações nas indústrias de finanças, saúde, marketing e transporte. É usado para analisar e processar grandes quantidades de dados, fazer previsões e automatizar processos de tomada de decisão, entre outras tarefas.

Neste artigo, conheça os cinco principais recursos do aprendizado de máquina que o tornam uma ferramenta poderosa para resolver um amplo conjunto de problemas, desde reconhecimento de imagem e fala até sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural.

O que é aprendizado de máquina?

• O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial (IA) que envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos, que permitem que os computadores aprendam com os dados sem serem explicitamente programados. Construir sistemas com a capacidade de melhorar continuamente seu desempenho em uma determinada tarefa com base na experiência obtida com os dados aos quais são expostos é o objetivo do aprendizado de máquina. Isso é feito dando aos algoritmos treinamento extensivo em grandes conjuntos de dados, o que permite que os algoritmos encontrem padrões e conexões nos dados.

• Aprendizado supervisionado: envolve o treinamento de um modelo em um conjunto de dados rotulados, onde a saída correta é fornecida para cada entrada. O algoritmo usa essas informações para aprender a relação entre entradas e saídas e pode fazer previsões sobre dados novos e não vistos.

• Aprendizado não supervisionado: envolve o treinamento de um modelo em um conjunto de dados não rotulado, no qual a saída correta não é fornecida. O algoritmo deve encontrar a estrutura nos dados por conta própria e é normalmente usado para clustering, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.

• Aprendizagem por reforço: envolve treinar um agente para tomar decisões em um ambiente onde recebe feedback por meio de recompensas ou punições. O algoritmo usa esse feedback para aprender a melhor estratégia para maximizar as recompensas ao longo do tempo.

5 principais recursos do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina tornou-se um dos avanços tecnológicos mais importantes nos últimos anos e impactou significativamente uma ampla gama de indústrias e aplicações. Suas principais características são:

• Modelagem preditiva: os dados são usados ​​por algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos que prevêem eventos futuros. Esses modelos podem ser usados ​​para determinar o risco de inadimplência de um empréstimo ou a probabilidade de um consumidor fazer uma compra, entre outras coisas.

• Automação: os algoritmos de aprendizado de máquina automatizam o processo de encontrar padrões nos dados, exigindo menos envolvimento humano e permitindo análises mais precisas e eficazes.

• Escalabilidade: as técnicas de aprendizado de máquina são adequadas para o processamento de big data porque são feitas para lidar com grandes quantidades de dados. Como resultado, as empresas podem tomar decisões com base nas informações coletadas desses dados.

• Generalização: algoritmos para aprendizado de máquina são capazes de descobrir padrões amplos em dados que podem ser usados ​​para analisar dados novos e inexplorados. Mesmo que os dados usados ​​para treinar o modelo possam não ser imediatamente aplicáveis ​​à tarefa em questão, eles são úteis para prever eventos futuros.

• Adaptabilidade: à medida que novos dados se tornam disponíveis, os algoritmos de aprendizado de máquina são criados para aprender e se adaptar continuamente. Como resultado, eles podem melhorar seu desempenho ao longo do tempo, tornando-se mais precisos e eficientes à medida que mais dados são disponibilizados para eles.

A integração de aprendizado de máquina e tecnologia blockchain

A integração de aprendizado de máquina e tecnologia blockchain é uma grande promessa para o futuro. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​para avaliar os dados e gerar previsões com base neles usando uma plataforma descentralizada e segura como o blockchain.

Uma possível área de uso para essa integração é no setor bancário, onde o caráter descentralizado da tecnologia blockchain e a capacidade de proibir o acesso não autorizado a dados confidenciais podem ajudar os algoritmos de aprendizado de máquina a detectar fraudes e lavagem de dinheiro com mais eficiência.

O aprendizado de máquina e a tecnologia blockchain também podem fazer uma diferença significativa no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Embora a tecnologia blockchain possa ser usada para fornecer abertura e responsabilidade na cadeia de suprimentos, os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser utilizados para otimizar as operações da cadeia de suprimentos e prever a demanda.

A tecnologia Blockchain pode permitir o compartilhamento seguro e privado de registros médicos, enquanto algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​para prever surtos de doenças e melhorar os resultados dos pacientes.

O futuro do aprendizado de máquina

Espera-se que o futuro do aprendizado de máquina seja caracterizado por avanços contínuos em algoritmos, poder de computação e disponibilidade de dados. À medida que o aprendizado de máquina se torna mais amplamente adotado e integrado em vários setores, ele tem o potencial de impactar fortemente a sociedade de várias maneiras.

Algumas das principais tendências e desenvolvimentos no futuro do aprendizado de máquina incluem:

• Maior automação: à medida que os algoritmos de aprendizado de máquina progridem, eles serão capazes de automatizar uma gama maior de tarefas, exigindo menos entrada humana e aumentando a produtividade.

• Experiências mais personalizadas: os algoritmos de aprendizado de máquina terão a capacidade de avaliar e fazer uso de enormes volumes de dados para oferecer experiências altamente individualizadas, como sugestões e anúncios personalizados.

• Julgamento aprimorado: à medida que os algoritmos de aprendizado de máquina ficam melhores em fazer julgamentos e previsões complicadas, várias empresas se beneficiarão de uma tomada de decisão mais precisa e eficiente.

• Avanços éticos da IA: à medida que o aprendizado de máquina se torna mais comum, haverá uma ênfase crescente em garantir que ele seja desenvolvido e utilizado de forma ética e responsável, com foco na proteção da privacidade e na eliminação de vieses na tomada de decisões.

• Colaboração interdisciplinar: o aprendizado de máquina será cada vez mais usado em colaboração com outros campos, como neurociência e biologia, para impulsionar novas descobertas e avanços nessas áreas.

No geral, o futuro do aprendizado de máquina é uma grande promessa e espera-se que continue transformando uma ampla gama de setores, de finanças a saúde, nos próximos anos.

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Fonte:https://cointelegraph.com/news/5-key-features-of-machine-learning