O que é aprendizado de máquina?

Machine Learning é um campo da Ciência da Computação que usa tecnologias estáticas para dar aos sistemas de computador a capacidade de 'Aprender' com dados, sem sendo explicitamente programado.

Isso significa que "ML tem tudo a ver com aprender com dados"

Programação Explícita significa, escrever códigos para cada cenário, para lidar com aquela situação.

No aprendizado de máquina, em vez de escrever código explícito para cada cenário, treinamos modelos para aprender padrões a partir dos dados, permitindo que eles façam previsões ou decisões para situações invisíveis.

Portanto, fornecemos entrada e saída, mas não escrevemos nenhum código para cada caso. Algoritmos de ML automaticamente lidam com eles.

Um exemplo simples pode usar:

Função de soma:

Na programação explícita, para somar 2 números, escrevemos um código específico que funciona apenas para esse caso. Este código não funcionará para adicionar 5 ou N números sem modificação.

Em contraste, com ML, podemos fornecer um arquivo Excel onde cada linha contém números diferentes e sua soma. À medida que o algoritmo de ML treina neste conjunto de dados, ele aprende o padrão de adição. Futuramente, ao receber 2, 10 ou N números, ele poderá realizar a adição com base no padrão aprendido, sem precisar de código específico para cada cenário.

Onde estamos usando ML?

• Classificador de spam de e-mail:

Na programação explícita, escrevi várias condições if-else, como: “Se uma palavra-chave aparecer 3 ou mais vezes, ela será sinalizada como spam”. Por exemplo, se a palavra “Enorme” for usada 3 vezes, ela será marcada como spam.

Agora, imagine uma empresa de publicidade percebendo que existe um algoritmo como este para detectar spam. Então, em vez de repetir “Enorme” três vezes, eles usam sinônimos como “Enorme”, “Massivo” e “Grande”. Neste caso, a regra original não funcionaria. Qual seria a solução? Devo alterar novamente meus algoritmos anteriores? Quantas vezes poderei fazer isso?

Em ML, o modelo aprende com os dados fornecidos e cria algoritmos automaticamente com base nesses dados. Se os dados mudarem, o algoritmo se ajustará de acordo. Não há necessidade de alterar manualmente o algoritmo, ele se atualizará conforme necessário com base nos novos dados.

• Classificação da imagem:

Na programação explícita para classificação de imagens, precisaríamos escrever regras manualmente para identificar características de um cachorro, como formato, tamanho, cor do pelo ou cauda. Essas regras funcionariam apenas para imagens específicas e não seriam generalizadas para todas as raças de cães. Se encontrássemos novas raças ou variações, precisaríamos adicionar novas regras para cada uma delas.

Em ML, em vez de escrever regras específicas, fornecemos ao modelo um grande conjunto de dados de imagens de cães rotulados por raça. O modelo então aprende padrões a partir dos dados, como as características comuns de diferentes raças, e usa esse conhecimento aprendido para classificar novas imagens de cães, mesmo que nunca tenha visto essas raças exatas antes. O algoritmo se adapta automaticamente às variações nos dados.

além disso, existem milhares de usos de ML. Você pode se perguntar,
por que o aprendizado de máquina não era tão popular antes de 2010?

• A capacidade limitada de armazenamento dificultou o armazenamento de grandes quantidades de dados devido à escassez de discos rígidos.
• Não havia dados disponíveis suficientes para treinar modelos de aprendizado de máquina de maneira eficaz.
• Limitações de hardware, como GPUs e processadores menos potentes, restringiram a capacidade de executar algoritmos complexos com eficiência.

Hoje em dia, geramos milhões de pontos de dados todos os dias. Usando essa vasta quantidade de dados, os modelos de ML estão se tornando mais precisos, eficientes e capazes de resolver problemas complexos. Eles podem aprender padrões, fazer previsões e automatizar tarefas em vários campos, como saúde, finanças e tecnologia, melhorando a tomada de decisões e impulsionando a inovação.

Obrigado por reservar um tempo para ler isso.