Como funciona o aprendizado de máquina?

Nesta era, o aprendizado de máquina é importante. euO aprendizado de máquina ajuda no gerenciamento de operações de negócios e na compreensão do comportamento do cliente. Também auxilia no desenvolvimento de novos produtos. O aprendizado de máquina (ML) é uma das principais tecnologias de inteligência artificial.

Consiste em treinar um algoritmo para reconhecer padrões recorrentes dentro de uma base de aprendizado. Esse treinamento resulta em um modelo de computador projetado para fazer previsões (reconhecer um som, uma imagem etc.) ou automatizar tarefas (responder a uma pergunta, automatizar a condução de um veículo etc.).

Todas as grandes empresas estão se voltando para o aprendizado de máquina. Empresas como Amazon, Facebook e Google estão priorizando o aprendizado de máquina. Vamos ver como funciona o aprendizado de máquina.

C’est quoi le machine Learning ?

Existem muitas definições, mas eu as darei a você em palavras simples. O aprendizado de máquina é uma forma de inteligência artificial. A Inteligência Artificial ensina os computadores a aprender com a experiência passada, como um ser humano.

Por meio desse processo, o computador pode se aperfeiçoar identificando seus padrões e explorando os dados. No entanto, requer envolvimento humano mínimo para alguma codificação.

Houve tantos experimentos nos estágios iniciais. Havia algumas teorias sobre dados e aprendizado e como o computador os reconhece.

Mas no mundo de hoje, o aprendizado de máquina está ficando mais complexo. Mas você também precisa conhecer essas experiências básicas.

CComo funciona o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina existe há muito tempo. No entanto, o algoritmo está ficando mais complexo a cada dia. O desenvolvimento recente é aplicar esses dados de forma mais rápida e eficiente.

As aplicações são difíceis. Um graduado que pode fazer todas essas coisas de maneira sofisticada está um passo à frente de outros programadores. As grandes empresas precisam desses programadores para ficar à frente de seus concorrentes.

Não há tarefa que não possa ser realizada com aprendizado de máquina. Com a ajuda do aprendizado de máquina, padrões definidos podem ser estabelecidos. E no futuro funcionará automaticamente com o mínimo de interação.

Após a chegada do machine learning, as empresas estão transformando seus processos, que antes eram gerenciados por humanos. Existem alguns exemplos.

• Atender chamadas de clientes
• Revisão de currículo
• Reconhecimento de imagem
• Reconhecimento de fala
• Diagnóstico médico
• Arbitragem estatística
• Análise preditiva
• Extração.

O aprendizado de máquina usa duas técnicas

Existem duas técnicas principais usadas pelo aprendizado de máquina. Eles são os seguintes.

Aprendizagem supervisionada-

Nessa técnica, a IA coleta os dados anteriores. Também ajuda a coletar e produzir a saída da implantação do aprendizado de máquina. Simplificando, o aprendizado supervisionado é como nós, humanos, aprendemos as coisas.

Fazemos algo errado e fazemos a coisa certa depois de aprender e analisar. É da mesma forma que o computador aprende coisas diferentes.

Nós, humanos, fornecemos vários dados aos computadores. Isso é o que chamamos l’ensemble d’entraînement.

Aprendizagem não supervisionada -

Essa técnica ajuda a encontrar padrões de dados desconhecidos e, em seguida, ajuda a encontrar erros. O algoritmo geralmente tenta entender a estrutura inerente com exemplos não rotulados. Existem duas tarefas diferentes no aprendizado de máquina não supervisionado.

Agrupamento

Nesse aprendizado, os humanos primeiro tentam coletar pontos de dados. Em seguida, transforme-os em grupos. E, finalmente, tenta torná-los semelhantes entre si, mas diferentes de outros clusters. É útil para segmentação de mercado.

Redução de tamanho

Este modelo é mais eficaz no treinamento. Essa técnica permite que atributos semelhantes sejam agrupados para melhor experiência e interpretação.

Usando o aprendizado de máquina

Atualmente, existem milhares de aplicações de aprendizado de máquina. Desde a entrada de dados até avaliações de risco complexas, o aprendizado de máquina faz tudo. O mundo está se movendo em direção a coisas automatizadas. Por exemplo, adoramos pilotos automáticos em carros.

Existem tantas funções de atendimento ao cliente e atendimento ao cliente que a máquina

A aprendizagem ajuda a gerir e a fazer um bom percurso profissional.

O reconhecimento de voz do Google e da Amazon também é uma aplicação de aprendizado de máquina. Existe um grande número de aplicações internas que permitem a uma organização potenciar os seus processos, o que também ajuda a reduzir a carga de trabalho manual.

Uma das coisas mais úteis que o aprendizado de máquina faz é encontrar erros. Às vezes, ao observar padrões ou análises complexas, o olho humano não consegue detectar erros, mas o computador pode detectá-los.

O aprendizado de máquina também possibilita oferecer qualidade de serviço perfeita, serviços eficientes e produtos inovadores. Ele libera os trabalhadores humanos para fazer isso. Essas tecnologias são processamento de linguagem natural, aprendizado profundo, visão computacional e aprendizado de máquina.

Um ser humano pode ser bom em organizar planilhas ou identificar padrões. Mas não pode analisar e examinar grandes conjuntos de dados.

O algoritmo de IA pode identificar e examinar big data e analisá-lo rapidamente. Sem aprendizado de máquina, isso não é possível.

Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial?

A inteligência artificial visa simular a mente humana. A partir daí, o aprendizado de máquina é apenas uma das ferramentas para atingir esse objetivo.

Permite à máquina ingerir exemplos de acordo com os objetivos a atingir, por exemplo imagens ou vídeos para reconhecer uma passagem de peões no caso de um automóvel autónomo.

Mas essa técnica tem seus limites. Não permite a realização de raciocínios complexos. Portanto, é necessário associá-lo a outros métodos para avançar em direção a uma IA digna desse nome.

Certamente muito poderosas em termos de aprendizado, as redes neurais não são, no entanto, complementos confiáveis ​​e podem, em alguns casos, levar a resultados tendenciosos ou ilógicos (exemplo : um carro autônomo fazendo uma rotatória na direção errada).

Daí o interesse em combinar deep learning com outros métodos, uma IA simbólica por exemplo baseada em regras de negócio pré-definidas, o código da estrada no nosso exemplo, que será injetado na rede para refinar o seu raciocínio.

Melhor linguagem de programação para aprendizado de máquina

As linguagens de programação mais eficazes para aprendizado de máquina são Python e R. Os cientistas de dados estão familiarizados com essas duas linguagens. Mas também existem outras linguagens para aprendizado de máquina.

Projetos diferentes requerem linguagens diferentes. As ferramentas de IA são bibliotecas de software para executar tarefas. De acordo com o GitHub, a melhor linguagem de programação para aprendizado de máquina é o Python.

Python pode ser usado para análise e mineração de dados. Também permite desenvolver diferentes modelos e algoritmos de aprendizado de máquina. Python permite clustering, classificação, regressão e redução de dimensionalidade. A comunidade Python é importante, e ele é relativamente fácil de aprender Python

em conclusão

O aprendizado de máquina é importante porque fornece às empresas informações sobre as tendências no comportamento do cliente e nos modelos operacionais de negócios, ao mesmo tempo em que oferece suporte ao desenvolvimento de novos produtos.

Muitas das empresas líderes de hoje, como Facebook, Google e Uber, estão tornando o aprendizado de máquina central para suas operações. O aprendizado de máquina tornou-se um importante diferencial competitivo para muitas empresas.

Se você quiser saber mais sobre aprendizado de máquina. Comece a aprender Python e, com o tempo, você se tornará um profissional. Sinta-se à vontade para comentar se houver algo que você não entenda.