O que é Machine Learning?

Machine Learning é a ciência de fazer computadores agirem sem serem explicitamente programados. Algoritmos de Machine Learning podem ser usados para:

• Prever eventos futuros, como quais produtos você pode querer comprar ou quem pode ganhar uma eleição
• Identificar padrões em grandes conjuntos de dados, como detectar rostos em fotos ou reconhecer fala
• Tomar decisões e resolver problemas usando técnicas de otimização matemática.

Quais são os Componentes do Machine Learning?

• Conjuntos de dados:
• Algoritmos:
• Treinamento do modelo:
• Avaliação do modelo:
• Implantação

Quais são os Diferentes Tipos de Machine Learning?

Existem três tipos principais de Machine Learning: supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Aprendizado supervisionado é quando você tem um conjunto de dados que foi rotulado por humanos. Por exemplo, se você estivesse tentando ensinar um computador a jogar xadrez mostrando milhares de jogos onde humanos já determinaram o resultado (por exemplo, branco vence), então isso seria considerado aprendizado supervisionado porque existem rótulos para cada peça em cada posição no tabuleiro (por exemplo, "peão" ou "torre"). Aprendizado não supervisionado não envolve rótulos; em vez disso, ele se concentra em encontrar padrões dentro de grandes quantidades de dados não estruturados sem orientação de especialistas humanos ou sistemas como mecanismos de busca (como o Google). Aprendizado por reforço ocorre ao longo do tempo por meio de interações de tentativa e erro entre um agente (o sistema) e seu ambiente - em outras palavras, é baseado em recompensas em vez de rotular os resultados como positivos ou negativos.

Quais são os Benefícios do Machine Learning?

Machine Learning pode ajudá-lo a:

• Aumentar a eficiência. Machine Learning permite que você tome decisões e previsões melhores, o que pode levar à redução de custos e tempo gasto em tarefas manuais.
• Reduzir custos. Algoritmos de Machine Learning são geralmente mais baratos do que contratar pessoas com a mesma habilidade, então muitas vezes é mais fácil para as empresas implementá-los do que seria de outra forma.
• Melhorar a precisão ao reduzir erros humanos (e preconceitos). Os humanos são criaturas falíveis que cometem erros o tempo todo; algoritmos de Machine Learning não têm esses problemas! Eles também são menos propensos do que os humanos - especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados - a deixar seus próprios preconceitos atrapalhar um resultado preciso ou processo de tomada de decisão.* Escalabilidade aumentada porque não há necessidade de infraestrutura adicional se mais dados se tornarem disponíveis; basta jogar mais máquinas nele até que tenham sido treinadas suficientemente!

Quais são os Desafios do Machine Learning?

Machine Learning é um campo amplo que engloba muitos tipos diferentes de algoritmos. Cada algoritmo resolve um problema diferente e cada um tem seus próprios pontos fortes e fracos. Alguns algoritmos de Machine Learning são mais adequados para determinadas tarefas do que outros, então é importante entender como seus dados se parecem antes de escolher um modelo apropriado.

O primeiro passo em qualquer projeto de Machine Learning é preparar seus dados para modelagem. Isso pode ser feito manualmente ou automaticamente aplicando filtros ou transformações nas variáveis de entrada brutas para torná-las mais fáceis para os computadores processarem posteriormente (por exemplo, convertendo texto em números). Se você não tem certeza de como exatamente isso deve ser feito com seu conjunto de dados específico, pesquisar algumas técnicas comuns pode ajudar a começar as coisas!

Uma vez que temos nossas entradas limpas prontas, vem a seleção do modelo: escolher qual tipo (s) de modelo funcionará melhor dada nossa declaração de problema específica (por exemplo, classificação versus regressão). Existem muitas opções disponíveis dependendo do tipo de saída que queremos de nosso sistema, mas em geral há duas categorias principais dentro das quais a maioria dos outros subtipos se enquadra: aprendizado supervisionado versus não supervisionado."

Quais são as Ferramentas Usadas no Machine Learning?

• Python
• Scikit-Learn
• Tensorflow (Google)
• Keras (Facebook)
• PyTorch (Facebook)

Qual é o Futuro do Machine Learning?

O futuro do Machine Learning parece promissor. À medida que a automação impulsionada pela IA se torna mais prevalente em nossas vidas diárias, podemos esperar ver uma grande mudança em direção a sistemas autônomos e processamento de linguagem natural. A visão computacional também desempenhará um papel importante nessa mudança à medida que se tornar mais acessível para os desenvolvedores utilizarem.

Quais são os Diferentes Tipos de Aplicações de Machine Learning?

As aplicações de Machine Learning são usadas em uma variedade de setores e campos. Alguns exemplos incluem:

• Classificação: este tipo de Machine Learning é usado para identificar padrões em dados que podem ser usados para prever resultados futuros. Por exemplo, você pode usar algoritmos de classificação para identificar se uma mensagem de e-mail é spam ou não (spam sendo definido por algum conjunto de regras).
• Regressão: a regressão é semelhante à classificação, mas em vez disso, prevê valores contínuos em vez de valores discretos (como spam versus não spam). Por exemplo, se você quisesse que seu programa de computador previsse quanto dinheiro alguém gastaria em sua próxima compra de carro com base em sua idade e nível de renda, isso seria considerado análise de regressão porque prevê valores contínuos em vez de apenas respostas sim / não como "esta mensagem de e-mail é spam?"

Quais são as Melhores Práticas para Machine Learning?

• Pré-processamento de dados:
• O pré-processamento de dados é o processo de limpar, transformar e aumentar dados. É importante porque garante que as características estejam em um formato que possa ser usado por seu modelo. Por exemplo, se você tiver uma coluna chamada "idade", mas seu modelo espera números entre 0 e 1 (0 sendo jovem e 1 sendo velho), então esta etapa converteria todos os valores acima de 50 em 0s e abaixo de 50 em 1s.
• Engenharia de recursos:
• Engenharia de recursos refere-se à criação de novos recursos com base nos existentes usando algoritmos de Machine Learning como árvores de decisão ou redes neurais. Essa técnica mostrou melhorias de até 20% em comparação com modelos que usam apenas variáveis pré-definidas.

Espero ter ajudado! Qualquer dúvida, só comentar!