O machine learning é uma técnica de análise de dados que ensina os computadores a fazer o que é natural para humanos e animais: aprender com a experiência. Os algoritmos de machine learning usam métodos computacionais para aprender informações diretamente dos dados, sem depender de uma equação predeterminada como modelo.
Os algoritmos melhoram o seu desempenho de forma adaptativa à medida que aumenta o número de amostras disponíveis para aprendizagem.
Como funciona o machine learning?
Com o aumento do Big Data, o machine learning tornou-se uma técnica fundamental para resolver problemas em áreas como:
- Finanças computacionais
- Processamento de imagens e visão computacional
- Biologia computacional
- Produção de energia
- Processamento de linguagem natural
O que é na prática o machine learning?
Os algoritmos de machine learning encontram padrões naturais em dados que geram insights e ajudam a tomar melhores decisões e previsões. São utilizados todos os dias para tomar decisões críticas em diagnósticos médicos, negociação de ações, previsão de carga de energia e muito mais.
Por exemplo, vários sites de media contam com machine learning para filtrar milhões de opções e fornecer recomendações de músicas ou filmes. Os retalhistas usam machine learning para obter informações sobre o comportamento de compra dos seus clientes.
Quando usar eficazmente o machine learning?
É de considerar a utilização de machine learning sempre que houver uma tarefa ou problema complexo envolvendo uma grande quantidade de dados e muitas variáveis, mas nenhuma fórmula ou equação existente.
A natureza dos dados muda constantemente e o programa necessita de se adaptar, como no comércio automatizado. O machine learning recorre a dois tipos de técnicas essenciais: machine learning supervisionado, que treina um modelo em dados de entrada e saída conhecidos para que possa prever saídas futuras, e machine learning não supervisionado, que encontra padrões ocultos ou estruturas intrínsecas nos dados de entrada.
