Machine Learning é um ramo da Ciência de Dados e se tornou um dos tópicos essenciais de pesquisa em Tecnologia da Informação. Na vida cotidiana, ele desempenha um papel crescente na vida das pessoas. Por exemplo, filtros robustos de spam de e-mail, software de reconhecimento de fala e texto, mecanismos de pesquisa na web etc. Também podemos adicionar o avanço na construção de carros autônomos seguros e eficientes que já estão começando a ser uma realidade próxima, além de um progresso notável em aplicações médicas, como a detecção de câncer de pele através da análise de imagens.

É um processo que possibilita o desenvolvimento de sistemas de computador que aprendem sem precisar explicitar essa habilidade no código do programa. O objetivo principal é criar modelos que entendam dados e encontrem padrões subjacentes. Podemos defini-lo como um processo pelo qual um computador pode operar com mais precisão à medida que coleta e aprende com os dados fornecidos.

Embora possamos ver Machine Learning como um ramo da Inteligência Artificial, o foco principal é melhorar o desempenho de um sistema, e a experiência construída nem sempre precisa ser igual ao comportamento humano. Por outro lado, empregar algoritmos que se comportam como inteligência humana é um dos principais focos da Inteligência Artificial.

Machine Learning tem um relacionamento próximo com vários outros campos, incluindo além de Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Estatística, Ciência de Dados, entre outros. Portanto, Machine Learning é um campo multidisciplinar e, de certa forma, está vinculado a todos esses campos mencionados.

Modelos de Machine Learning

Os modelos de Machine Learning são baseados em estruturas de dados que criam associações, estabelecem relacionamentos, associam padrões que geram novas amostras de dados. Esse processo produz conjuntos de dados bem definidos relacionados a um contexto específico, como a temperatura de uma sala amostrada em cada período definido ou as alturas de uma população de indivíduos. Em muitas situações, as condições definidas para os modelos de aprendizado não são consistentes, o que pode levar a um longo processo de treinamento que nem sempre resulta em validação confiável.

Construindo modelos de Machine Learning

Pré-processamento de dados

A técnica consiste em converter de maneira representativa e consistente os dados coletados normalmente de maneira descontrolada e que, por esse motivo, geralmente contêm discrepâncias.

Aprendizado Modelo

Os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste, onde são definidos os conjuntos de métodos ou algoritmos que serão usados ​​para o aprendizado e quais padrões podem ser usados ​​posteriormente para fazer previsões.

Avaliação do modelo

Usando métricas para avaliar seu desempenho, são feitos ajustes nos parâmetros definidos, otimizando seus objetivos.

Predição

O modelo é submetido a previsões, expondo-o a um novo conjunto de dados. Essas previsões normalmente devem ser compartilhadas com os usuários do sistema para escolher as opções mais eficazes.

Implementação do modelo

Nesse estágio, o modelo precisa de gerenciamento e manutenção adequados em intervalos regulares para mantê-lo em funcionamento.

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Ph.D. em Engenharia Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Mestre em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atuando por 25 (vinte e cinco) anos no ensino de programação de computadores para cursos de engenharia e sistemas de informação.