O que é Machine Learning: Entendendo os Fundamentos de Machine Learning

O que era considerado ficção não muito tempo atrás, agora é uma realidade. A tecnologia que só podia ser vista em filmes e lida em livros é atualmente uma realidade em que vivemos. Enquanto algumas das maiores mentes só poderiam ter sonhado no passado sobre o que é Machine Learning e o que ele poderia trazer para a humanidade, o fenômeno está muito vivo.

Machine Learning (Aprendizado de máquina), ou abreviado como ML, é um termo de ciência da computação que significa inteligência de máquina. É uma tecnologia que pode aprender e imitar funções cognitivas, como neurônios. Ele pode resolver problemas por conta própria e não apenas responder a perguntas como um assistente virtual.

Com o aumento da capacidade das máquinas de melhorar a vida das pessoas, já podemos notar que a tecnologia de aprendizado de máquina inclui algumas partes como reconhecimento facial, carros autônomos, redes sociais e pilotos automáticos em aviões. Como o Teorema de Tesler diz: "aprendizado de máquina é o que ainda não foi feito". Os recursos de inteligência de máquina classificados como ML podem entender com êxito a fala humana, simulações militares, competindo no mais alto nível de jogos de computador e muito mais. Agora que já sabemos um pouco sobre o que é Machine Learning, vamos nos aprofundar mais no assunto.

Uma visão mais profunda sobre o que é Machine Learning
o que é machine learning - um robô

Dos assistentes virtuais como Siri e Alexa, a tecnologia de aprendizado de máquina está se integrando rapidamente em nossas vidas diárias. Embora alguns desses exemplos não possam ser considerados a "verdadeira" inteligência de máquina que pode tomar decisões por conta própria, o impacto dos projetos derivados continua a avançar em capacidade e prevalência.

Para entender melhor o que é ML, é necessário voltar um pouco ao longo de seu desenvolvimento.

Uma breve história sobre o que é machine learning

As primeiras idéias de seres artificiais foram mencionadas em antiguidades e estão na cena da ficção há muito tempo. Histórias como Frankenstein foram o resultado disso. O campo de estudos de inteligência artificial nasceu em 1956, no Dartmouth College, nos Estados Unidos. Um grupo de cientistas de universidades como MIT e CMU se tornou o fundador da pesquisa de tecnologia ML. Os programas que eles criaram foram considerados os primeiros passos para a inteligência de máquina. Eles foram os únicos a criar um sistema de computador que pudesse aprender estratégias de damas, resolver problemas de álgebra e provar teoremas lógicos. Eles acreditavam que em 20 anos ou mais as máquinas seriam capazes de fazer qualquer coisa que um homem possa fazer.

Embora eles estivessem muito otimistas sobre o progresso de sua criação, eles não perceberam o que o desenvolvimento de aprendizado de máquina implicaria a seguir. Devido aos tempos financeiros difíceis, os governos dos Estados Unidos e da Inglaterra decidiram parar de financiar os projetos de pesquisa exploratória da ML. O período em que foi muito difícil encontrar fundos suficientes para continuar a pesquisa foi chamado de “inverno ML”.

No entanto, o "inverno ML" não durou muito tempo. Em 1985, a pesquisa estava viva novamente e, nessa época, o mercado de machine learning alcançava mais de um bilhão de dólares. Através de tropeços e quedas, no final do século XX e no início do século XXI, o desenvolvimento de inteligência de máquina tem sido usado em diagnóstico médico, logística, mineração de dados, etc. Machine Learning começou a ganhar sucesso devido ao aumento do poder computacional. Como afirma a lei de Moore, a velocidade e a capacidade dos computadores dobram a cada dois anos. Isso significa que a evolução da ciência da computação progride de uma forma inquestionavelmente rápida e continuará aumentando a qualidade do trabalho das pessoas.

O conceito básico de ML

Machine Learning como um processo e como um produto é muito difícil de entender, se não estiver em seu conhecimento. Para torná-lo o mais simples possível, a tecnologia ML é um software que pega informações de entrada e as transforma em outras informações, que são produzidas.

A maior diferença entre inteligência de máquina e outros tipos de programas de software é que, para inteligência de máquina, o criador, que é um programador, não precisava fornecer instruções sobre todos os recursos que está executando. Através de exemplos e práticas, ele aprende as informações necessárias por si só.

What is machine learning - BB-8 droid

Por que Machine Learning é importante?

Entender o que é Machine Learning e sua importância tem que começar com a afirmação muito simples - ele foi criado para reduzir o esforço humano e ajudar nas áreas em que é perigoso para uma pessoa intervir. Embora existam muitas maneiras diferentes de usar machine learning, ele funciona como uma aceleração para algum tipo de processo e fornece ao usuário um resultado preciso. A idéia do software ML é criar um mundo livre de erros. Vamos detalhar alguns dos principais e mais importantes recursos:

  • O aprendizado de máquina aprende através de aprendizado repetitivo e descoberta através de dados. Em vez de manipular as informações por si mesmo, o ML faz automação robótica que pode executar tarefas computadorizadas de alto volume sem experimentar qualquer forma de cansaço e atraso. Vale ressaltar que esse processo ainda precisa de uma investigação humana, pois o sistema de BC precisa ter as perguntas certas.
  • Ele aproveitará ao máximo os dados. Como mencionado acima, com a configuração correta de um especialista, a tecnologia ML pode funcionar sem fadiga por muito tempo. O que é incrível o aprendizado de máquina para criar uma vantagem competitiva contra os concorrentes de negócios. A coleta de dados cresceu significativamente nos últimos anos, e a importância disso se tornou enorme. Não é de surpreender que tenha havido muitos escândalos e regulamentos de proteção de dados nesse período. Todo mundo sabe que os dados podem desempenhar um grande papel em muitas áreas de trabalho, e o ML pode facilitar a classificação.
  • O software ML desempenha um papel enorme na segurança. Ao fornecer ao ML acesso ao armazenamento de dados, ele pode funcionar como um sistema de detecção de fraude com muita rapidez.
  • Usando o ML para melhorar os produtos atuais. Se você conhece o marketing digital, sabe que a Internet das coisas está chegando, gostemos ou não. Web 3.0, o nome alternativo para a Internet das Coisas (IoT). A definição de IoT significa que ela estende o objetivo dos dispositivos casuais e cotidianos que usamos. No mercado consumidor, a internet das coisas é sinônimo de coisas que fazem uma “casa inteligente”. Abrange dispositivos, eletrodomésticos, câmeras de segurança, termostatos, etc.
  • As redes neurais profundas nos ajudam a obter extrema precisão. O que o aprendizado de máquina também surpreende é que, por meio de deep learning, classificação de imagem e inteligência de máquina de reconhecimento de objetos, é possível detectar câncer nas ressonâncias magnéticas tão precisas quanto um radiologista especialista.

Como podemos ver, o impacto do aprendizado de máquina é inegável no estágio atual da ciência e das tecnologias da computação. Não entenda errado, nem todas as vantagens da tecnologia ML são muito mais que isso. Mas agora que mencionamos deep learning e redes neurais, o que eles são exatamente?

Redes neurais

Teoricamente, a rede neural é um circuito ou uma rede de neurônios. Nesse caso, é uma rede neural artificial que ajuda o aprendizado de máquina a resolver um problema. Uma rede neural é um conjunto de certos algoritmos que foram modelados para serem semelhantes ao cérebro humano. Esses algoritmos são projetados para reconhecer padrões de informação. As informações são reconhecidas através da percepção da máquina, rotulagem ou agrupamento de dados brutos. Assim como imagens, sons ou textos da vida real, as redes neurais artificiais o entendem por meio de tensores n-dimensionais (matrizes) que mantêm os valores e números. É uma das coisas mais importantes sobre o que é machine learning.

As redes neurais ajudam a agrupar e classificar dados. Todo o processo ajuda a agrupar dados não rotulados de acordo com as semelhanças entre as entradas de exemplo, e as redes neurais classificam os dados quando possuem um conjunto de dados rotulado para treinar. Esse tipo de aprendizado é chamado de supervisionado. Por outro lado, há aprendizado não supervisionado, que ajuda a encontrar padrões anteriormente desconhecidos no conjunto de dados sem rótulos pré-existentes.

Deep Learning

Outra parte essencial da inteligência de máquina é o deep learning. Esse processo é uma técnica de machine learning que os ajuda a máquina a aprender com exemplos, assim como os humanos. Se você já viu carros autônomos, isso é um bom exemplo de machine learning.

No deep learning, a inteligência de máquina pode aprender a executar tarefas de imagens, textos, sons, como um ser humano, através de livros, vídeos ou palestras. Os seres humanos sempre têm a chance de cometer um erro, enquanto os computadores com modelos de deep learning podem alcançar uma precisão de imagem perfeita e exceder o desempenho humano. Modelos de deep learning fazem parte de redes neurais, pois usam os dados e conjuntos de dados rotulados que foram coletados. É uma grande parte sobre o que é Machine Learning.

Exemplo real: Sofia the Robot
o que é machine learning

Embora o próprio nome sugira que seja um robô, não se deixe enganar. O robô é o que está do lado de fora - o esqueleto de todo o projeto. O que é mais impressionante em Sofia - é a mente dela.

Sofia é uma robô humanóide social que foi desenvolvido pela empresa Hanson Robotics. Ela foi ativada em 14 de fevereiro de 2016.

Combinado com muitos algoritmos, Sofia the Robot pode ver, seguir movimentos, manter contato visual com seu companheiro e reconhecer pessoas. Ele pode até entender expressões faciais de pessoas, e entender as emoções dos companheiros. Todo esse processo é feito através das câmeras que estão nos olhos dela. Em 2018, ela foi atualizada e, desde então, Sofia the Robô, começou a andar.

O criador de Sofia, David Hanson, disse que o objetivo era criar um robô orientado ao aprendizado de máquina que pudesse servir na área da saúde, atendimento ao cliente, terapia ou educação. A inteligência de máquina de Sofia está sendo constantemente treinada no laboratório, então ela está desenvolvendo novas habilidades e cometendo menos erros enquanto falamos.

Além disso, o que torna o machine learning de Sofia tão inovador é que ele combina redes neurais de ponta, sistemas especialistas, percepção de máquina, processamento de linguagem natural conversacional, controle motor adaptativo e arquitetura cognitiva.

Sofia, pode funcionar de maneiras separadas - a primeira é uma operação completamente autônoma de ML, a segunda é uma operação de ML misturada com palavras geradas por humanos. É uma inteligência híbrida humano-ML em pleno funcionamento.

Revisão

É difícil negar que o machine learning seja atualmente a maior tecnologia de ponta existente no mercado. É importante reconhecer que, se queremos crescer e continuar melhorando a vida humana, é uma das melhores maneiras de fazê-lo. Se você quiser entender melhor o que é Machine Learning e aprender mais sobre ele, faça este curso BitDegree e experimente em primeira mão.

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