Machine Learning: o que é e como funciona

Machine Learning: o que é e como funciona

Parceiro da Inteligência Artificial (IA), o machine learning é um sistema de aprendizado de máquina que funciona de forma altamente inteligente. Não é à toa que já tenha rendido tantos longas de ficção e teorias da conspiração por aí.

Mas o que é Machine Learning, afinal?

O processo se baseia na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificando padrões e tomando decisões com o mínimo de intervenção humana possível. E, além do mercado de trabalho, nas empresas e indústrias, esse tipo de tech já faz parte do nosso dia a dia.

Inclusive, você é impactado por essa tecnologia como se não houvesse amanhã. E sabe como as empresas usam machine learning? Sugestões de filmes e séries da Netflix, vídeos sugeridos pelo YouTube, sites de compras pipocando nas suas redes sociais e por aí vai.

Você já deve ter percebido que, depois de uma pesquisa sobre determinado produto, anúncios sobre ele sempre aparecem na sua telinha, em navegação da web.

Aplicações práticas do Machine Learning

Esta tecnologia se alimenta de dados. Quanto mais eles forem migrados para o sistema, mais perguntas serão feitas e novas respostas surgirão para resolver os problemas. O funcionamento então ocorre por meio de algoritmos que fazem uma varredura completa dos dados, encontrando padrões e chegando a previsões que jamais poderíamos imaginar.

Tipos de machine learning

➜ Aprendizado supervisionado: o sistema recebe um número de dados que contém a resposta correta;
➜Aprendizado não-supervisionado: nesse modelo, não há resultado esperado ou resposta correta. Um exemplo desse modelo são as pesquisas sobre hábitos de consumo;
➜Aprendizado semi-supervisionado: a combinação dos dois modelos anteriores;
➜ Aprendizado por reforço: diferentemente de todos os outros, ele pode ser comparado a um robô que foi solto em um lugar qualquer e tem a missão de coletar dados para se adaptar e sobreviver.

Além disso, existem diferentes métodos, envolvendo estatísticas, usados para fazer o Machine Learning alcançar o desempenho esperado. Podem ser regressão, clustering, entre outros. Os usos mais comuns de machine learning, são:

➜ Motores de busca online
➜ Coleta e Análise de dados
➜ Detecção de Spam
➜ Organização e classificação de informações
➜ Soluções em automação
➜ Reconhecimento biométrico
➜ Sistemas de recomendação
➜ Sistemas de vigilância
➜ Robôs e veículos autônomos

E ao aplicar o machine learning no marketing digital, por exemplo, essa tecnologia dá aquela mãozinha na conversão de leads, aprende com comportamentos passados, ajuda na segmentação dos clientes e ainda processa, analisa e prevê comportamentos.

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Cientista de dados é o profissional mais procurado do século XXI, segundo a Harvard Business Review. O Data Science, por ser uma área novinha em folha, tem alta procura por profissionais especializados. E essas demandas só tendem a crescer.

Pensando justamente nessa necessidade, a Digital House tem o curso de Data Science para quem pretende ingressar neste mercado de ouro. Durante as aulas, os alunos aprendem a aplicar técnicas de estatística inferencial e algoritmos de Machine Learning usando NumPy, Pandas e Scikit-learn, python machine learning entre outros.

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