O que é aprendizado de máquina? Por M Salim Bupati Rembang

Desde a primeira vez que o computador foi criado, os humanos têm pensado em maneiras como os computadores podem aprender com a experiência. Isso foi comprovado em 1952. Arthur Samuel criou um programa chamado jogo de damas, em um computador IBM. O programa pode aprender movimentos para ganhar o jogo de damas e salvar o movimento em sua memória. Então surgiu o aprendizado de máquina.

O processo de estudo de dados
O termo aprendizado de máquina explica basicamente o processo do computador no estudo de dados. Portanto, certamente continuaremos nos cruzando com os dados ao estudar o aprendizado de máquina. Os dados podem ser os mesmos, no entanto, os algoritmos e abordagens variam para obter resultados ideais. O próprio aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que aborda o desenvolvimento de sistemas baseados em dados.

Siga o caminho humano Os
programas de aprendizado de máquina seguem o caminho do aprendizado humano, que é aprender com os exemplos. O aprendizado de máquina estudará os padrões dos exemplos analisados ​​para determinar as respostas às seguintes perguntas.

Na verdade, nem todos os problemas podem ser resolvidos por programas de aprendizado de máquina. No entanto, algoritmos frequentemente complexos podem ser facilmente resolvidos por aprendizado de máquina.

Alguns exemplos de programas baseados em aprendizado de máquina usados ​​na vida cotidiana são detectores de spam, detectores de rosto, recomendações de produtos, assistentes virtuais, diagnósticos médicos, detectores de fraude de cartão de crédito, negociação de ações, segmentação de clientes e carros de direção automática.

Formas de trabalhar
Basicamente, existem quatro tipos de trabalho de aprendizado de máquina. Os quatro são aprendizagem dirigida (aprendizagem supervisionada), aprendizagem não dirigida (aprendizagem não supervisionada), aprendizagem semi-supervisionada e aprendizagem por reforço.

Os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina incluem coleta de dados, exploração de dados, seleção de modelo (regressão linear, regressão logística, rede neural etc.), treinamento do modelo escolhido, avaliação do modelo e previsão.

A precisão inicial de um programa de aprendizado de máquina geralmente é muito ruim. Porque no início o programa “não sabia de nada”. No entanto, com o tempo, quanto mais treinamos os programas, mais exemplos são aprendidos pelo programa. Portanto, este programa será cada vez mais ‘inteligente’ e preciso.

Por exemplo, quando jogamos o jogo Role Playing Game (RPG) que usa inteligência artificial. A primeira vez que jogarmos com o RPG, seremos facilmente capazes de vencer o jogo. No entanto, depois de vários jogos, o mecanismo ou algoritmo do jogo aprenderá com os padrões anteriores, de modo que será mais difícil vencê-lo.

qual e sua OPINIAO? Aparentemente, o conceito de aprendizado de máquina não é tão complicado quanto se imaginava, né?