Princípios básicos do Machine Learning: um guia para IA

blank

A inteligência artificial é um grande tópico com muitos conceitos diferentes. Para facilitar a compreensão, criamos uma visão geral que orientará você nas noções básicas do Machine Learning. O que é Machine Learning? O que são redes neurais artificiais? Como funciona o Machine Learning? E o que você pode fazer com isso? Descubra nesta leitura rápida e fácil.

O que é IA? 

O que IA realmente significa? Os humanos criaram alguns tipos diferentes de inteligência, todos com usos diferentes, mas a inteligência artificial (IA) está um passo além. Em sua forma mais simples, a IA é a forma mais avançada de inteligência. É o nível de inteligência que as máquinas podem ter, e sempre tiveram. Os humanos criaram alguns tipos diferentes de inteligência, todos com usos diferentes, mas a inteligência artificial (IA) está um passo além. A IA evoluiu ao longo dos anos de ideias como o modelo mental e os algoritmos de planejamento de melhores práticas para tecnologias mais avançadas, como visão computacional e reconhecimento de objetos. O Machine Learning também é conhecido como IA ou inteligência artificial. 

Inteligência artificial 

O Machine Learning é um campo relativamente novo no mundo da computação. Envolve o desenvolvimento de sistemas de computador que podem aprender de forma autônoma, reconhecendo padrões e gerando percepções para as quais nenhuma programação explícita é necessária. A própria definição de inteligência artificial é altamente variável – pode ser usada para denotar qualquer tipo de comportamento inteligente, desde simples programas de computador até seres artificiais conscientes, pensantes e falantes – e o Machine Learning é um ramo da inteligência artificial. O Machine Learning também é um campo muito amplo. Na verdade, até mesmo a linguagem em que falamos sobre Machine Learning é bastante ampla – existem agora mais de 500 trabalhos acadêmicos diferentes na literatura sobre Machine Learning. 

Machine Learning 

O objetivo do Machine Learning é fazer as máquinas agirem e tomarem decisões que pareçam inteligentes e não humanas. É um conceito muito amplo, mas ainda é bastante simples de definir. Em suma, o Machine Learning é um tipo de inteligência artificial. É como automação, mas para máquinas. O Machine Learning ajuda as empresas a usar a tecnologia com mais eficiência e a fazer melhor uso dos dados que coletam. O que é Rede Neural Artificial? As redes neurais artificiais são um tipo de inteligência artificial. Eles permitem que as máquinas, como a inteligência artificial, aprendam contando com os dados. Nesse caso, os dados significam dados históricos, e o que a máquina está tentando aprender é a relação entre o passado e o futuro. 

Como funciona? 

O Machine Learning funciona pegando o máximo de pontos de dados possível e se concentrando em padrões específicos em cada ponto de dados. Quando você coloca um número suficiente desses padrões juntos, pode construir um modelo que é capaz de prever o que vai acontecer no futuro. Isso não significa que todos os pontos de dados precisam ser perfeitos. A opinião de uma pessoa nem sempre é uma indicação perfeita de como seu futuro será. Na verdade, a opinião de uma pessoa pode variar de um dia para outro ou mesmo de um momento para o outro. Tudo depende de seus sentimentos, emoções e vida diária. A mesma coisa acontece com o Machine Learning. Você precisa configurar alguns números e um modelo, mas não pode colocar tudo junto para obter uma previsão perfeita. 

Aprendendo pelo exemplo 

Em geral, as redes neurais artificiais (ou “aprendizado profundo”) são conjuntos de funções que modelam vagamente a maneira como os neurônios do cérebro humano funcionam, mas podem ser treinados para realizar novas tarefas recebendo muitos exemplos e, em seguida, refinando seu processo de aprendizagem a partir de esse ponto. Como explicaremos a seguir, um “modelo” em Machine Learning é uma coisa particular que produz uma saída específica em uma determinada circunstância, mesmo que essa saída não seja necessariamente consistente com uma entrada específica. Um exemplo é um processo de lançamento de moeda. Cada exemplo de lançamento de moeda que você tem pode ser diferente do próximo, mas você pode pegar este exemplo e ajustá-lo a um modelo estatístico de como é o lançamento de uma moeda. Você pode então usar esse modelo para prever o que acontecerá a seguir com um grau de confiança ainda maior. 

Machine Learning não supervisionado 

O Machine Learning não supervisionado é muito diferente do aprendizado supervisionado. É mais fácil explicar em um exemplo: tire a foto acima e faça com que uma rede neural descubra o que está acontecendo nela. As redes neurais são simplesmente camadas de funções que fornecerão algo como um filtro de imagem. Neste exemplo, queremos entender como um gato se move pela tela, portanto, queremos usar a rede para construir um filtro de imagem para isolar uma região da tela enquanto o gato se move. Essa região será o retângulo preto no centro. A rede pode então ser alimentada com um monte desses retângulos pretos. Se dissermos à rede para isolar esse retângulo com o movimento do gato, ela poderá aprender exatamente como essa região se move. 

O futuro do Machine Learning 

Acredite em nós: o futuro do Machine Learning não está tão distante. Ao final deste artigo, você será capaz de responder a essas perguntas e muito mais. Você pode até ter a sua própria visão para o futuro do Machine Learning também! Para começar, vamos dar uma olhada nos conceitos básicos de Machine Learning e IA. E antes de fazermos isso, vamos começar explicando o que são Machine Learning e IA. O que é Machine Learning? O Machine Learning é uma maneira de trabalhar com algoritmos para criar sistemas que podem processar grandes quantidades de dados e aprender com a experiência. Resumindo, o Machine Learning pode ser descrito como um programa que pode aprender com a experiência. 

Conclusão 

Construir uma pilha de tecnologia vencedora a partir do zero requer o aproveitamento das tecnologias mais recentes. Este guia apresenta os conceitos e ferramentas que você pode usar para construir uma pilha de tecnologia vencedora do zero, começando com a tecnologia da web móvel e avançando para o desenvolvimento de aplicativos da web e além. Este guia foi elaborado para ser um começo completo para aprender como desenvolver uma pilha de tecnologia que fornecerá uma base sólida para transformar seus sonhos em realidade.