Um dos grandes diferenciais da inteligência artificial é a sua capacidade de evoluir de forma contínua. Por mais que as máquinas já sejam super capazes, elas sempre podem aprender mais e mais. Daí a importância de entendermos o que é machine learning.
Se pegarmos o termo e traduzirmos de forma literal, vamos entender o que é machine learning, ou aprendizado de máquina. Mas o xis da questão está em compreender de que forma os computadores aprendem e quais são os gatilhos da sua evolução.
Quem me acompanha sabe o quanto fico fascinado pela inteligência artificial, por isso machine learning é um assunto bem relevante para mim. Veja a seguir como esse conceito é aplicado na prática e entenda os três pilares do machine learning.
(Leia também: A tríade da inteligência artificial: matemática, dados, processador)
Aprendizado supervisionado
O aprendizado supervisionado é aquele que se baseia em dados já fornecidos ao algoritmo, ou seja, a máquina é alimentada com informações e, a partir delas, passa a tirar conclusões.
A primeira forma é a classificação, em que a inteligência artificial consegue decodificar os dados e classificar objetos e situações. A análise de dados é útil para uma série de finalidades, pois o algoritmo consegue tirar infinitas conclusões a partir das informações armazenadas
O outro caminho de aprendizado supervisionado é a regressão. Trata-se de um modelo matemático que compara variáveis X e Y, apontando em que momento elas vão se encontrar em um gráfico. A comparação permite ao algoritmo fazer previsões.
Aprendizado não supervisionado
No aprendizado não supervisionado, não existe a base prévia de dados não é fornecida pelos seres humanos. As próprias máquinas são capazes de pegar um volume imenso de dados de uma inteligência artificial e, a partir deles, tirar conclusões.
O grande lance dessa forma de machine learning é a não necessidade de intervenção humana para guiar o aprendizado da máquina.
Aprendizado por reforço
O reinforcement learning, ou aprendizado por reforço, é, em linhas gerais, aprender com o erro. Um exemplo é o xadrez. A cada vez que o computador perde uma partida, ele aprende com cada erro cometido para evoluir continuamente até tornar o seu jogo praticamente impecável.
O aprendizado por reforço talvez seja a mais humana das formas de machine learning, já que somos incentivados a aprender com os erros ao longo da vida.
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Entender o que é machine learning é um passo importante na compreensão sobre inteligência artificial. Esse tema tem sido objeto de destaque em meus estudos, por isso achei mais do que justo incluí-lo de forma destacada no programa online ELS – Empreender com Liberdade e Segurança. O objetivo do ELS é ajudar empresários de pequeno e médio porte a entender como a tecnologia pode tornar a vida mais produtiva e como ter mais resultados sem perder qualidade de vida. Quer saber todos os detalhes sobre o ELS? Então clique neste link agora mesmo!