Como machine learning (aprendizado de máquina) funciona?
O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que permite que computadores e máquinas aprendam e melhorem a partir de dados, sem serem explicitamente programados. O conceito básico de aprendizado de máquina envolve o uso de métodos estatísticos e de otimização que permitem que os computadores analisem conjuntos de dados e identifiquem padrões. As técnicas de aprendizado de máquina aproveitam a mineração de dados para identificar tendências históricas e fazer predições futuras. Por isso, a área é muito próxima da ciência de dados.
Segundo a Universidade de Berkeley, o funcionamento de um algoritmo de aprendizado de máquina possui três partes principais:
Um processo de decisão: geralmente, os algoritmos de aprendizado de máquina são usados para fazer uma previsão ou classificação. Com base em alguns dados de entrada, que podem ser rotulados (classificados) ou não, um algoritmo de machine learning produzirá uma estimativa sobre um padrão nos dados.
Uma função de erro: uma função de erro avalia a precisão do modelo. Se houver exemplos conhecidos, uma função de erro pode fazer uma comparação para avaliar o desempenho do modelo.
Um processo de otimização: se o modelo puder se ajustar melhor aos pontos de dados no conjunto de treinamento, seus parâmetros (pesos) serão atualizados para minimizar a discrepância entre o exemplo conhecido e a estimativa do modelo. Esse processo iterativo de avaliação de desempenho e otimização atualiza os parâmetros do modelo de forma autônoma até que um limite de precisão tenha sido atingido.
Veja também:
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Como machine learning (aprendizado de máquina) funciona?
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