Machine Learning é uma categoria de algoritmo que permite às aplicações de software serem mais precisas nas suas previsões sem necessidade de programação prévia. As premissas básicas por trás do Machine Learning passam pela criação de algoritmos que possam receber dados e utilizar análises estatísticas para prever resultados, atualizado essas previsões consoante os dados novos que vão recebendo.

O processo exige a pesquisa de dados na procura de padrões para depois ajustar os programas, de acordo com os inputs recebidos. Um bom exemplo do Machine Learning são as compras na Internet. Quem não se deparou já com anúncios à medida e ajustados às pesquisas que efetuamos quando compramos online?

 

Como funciona o Machine Learning?

Isto acontece porque os motores de recomendação usam o Machine Learning para personalizar os anúncios online em tempo real. Além do marketing personalizado, existem outros exemplos de utilização do Machine Learning bastante comuns. Muitos deles estão relacionados com deteção de fraude, filtros de spam, deteção de ameaças informáticas ou feeds de notícias.

Os algoritmos do Machine Learning são normalmente divididos em algoritmos com e sem supervisão. Os algoritmos que têm supervisão necessitam que um cientista de dados ou um analista de dados com competências de Machine Learning forneça os inputs e os resultados pretendidos, fornecendo ainda feed-back sobre a precisão das previsões.

 

Já ouviu falar em redes neurais?

Os algoritmos sem supervisão, por sua vez, não precisam deste tipo de formação. Em vez disso, usam uma abordagem interativa, denominada deep learning, para rever os dados e chegar às suas conclusões. Estes algoritmos, também chamados redes neurais, são utilizados para processos mais complexos, nomeadamente o reconhecimento de imagens, a seleção natural de idiomas e a passagem de voz para texto.

Estas redes neurais funcionam através da combinação entre milhões de exemplos de dados e correlações de identificações automáticas entre várias variáveis. Uma vez formatado, o algoritmo recorre ao seu banco de associações para interpretar dados novos. Estes algoritmos são mais recentes, uma vez que requerem quantidades massivas de dados.

 

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