O que é Machine Learning e sua importância

Machine Learning nada mais é que o aprendizado de máquina. Ou seja, a automatização na construção de modelos analíticos através de um método de análise de dados.

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Machine Learning está ligado à Inteligência Artificial, baseando-se na ideia de que sistemas aprendem com dados identificando padrões e tomando decisões com a mínima intervenção humana.

Seu nascimento se deu com a teoria de que máquinas podem aprender sem serem programadas para realizar tarefas. Esse aspecto interativo é importante, porque, conforme expomos modelos a novos dados, eles se adaptam independentemente. Esses modelos aprendem com cálculos anteriores, para gerarem resultados confiáveis e produzirem decisões passíveis de repetição.

Quando falamos em modelos, podemos dizer que são algoritmos. Algoritmos usam análise estatística para mostrar respostas precisas, e entregam o melhor resultado com menos chance de erro.

Geralmente são aplicados dois modelos de algoritmo, o supervisionado e não supervisionado.

Onde o modelo de algoritmo supervisionado necessita que o ser humano interaja com a máquina, controlando a entrada e saída de dados. Já o modelo de algoritmo não supervisionado utiliza o deep learning (aprendizagem profunda) para o processamento de tarefas sem a intervenção humana.

Atualmente, alguns exemplos são bastante conhecidos:

  • Os carros autônomos superesperados do Google – A essência do Machine Learning.
  • Ofertas sugeridas como as da Amazon e da Netflix – Aplicações cotidianas de Machine Learning.
  • Saber o que seus clientes estão falando de você no Twitter – Machine Learning associado à criação de regras linguísticas.
  • Detecção de fraudes – um dos usos mais óbvios e importantes do Machine Learning no mundo atual.

Importância e vantagens do Machine Learning:

  • Permite a entrada de dados ilimitados
  • Processa, analisa e prevê rapidamente
  • Aprende com comportamentos passados
  • Ajuda na conversão
  • Segmentação do cliente
  • Valor vitalício do cliente

O que é preciso para criar bons sistemas de Machine Learning?

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  • Saber como prepar os dados.
  • Algoritmos — básicos e avançados.
  • Processos automatizados e iterativos.
  • Escalabilidade.
  • Modelagem de dados em conjunto.

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