O aprendizado de máquina é uma técnica de análise de dados que automatiza a criação de modelos analíticos. Além disso, é um ramo da inteligência artificial que se baseia na premissa de que os sistemas podem aprender com os dados. Além disso, identifique padrões e implemente decisões com pouca ou nenhuma intervenção humana. Este estudo mostrará basicamente o que é aprendizado de máquina, tipos, exemplos e curso.
Qual é a importância do aprendizado de máquina?
Da mesma forma, a mesma dinâmica que tornou a mineração de dados e a análise bayesiana mais populares do que nunca está gerando um interesse renovado no aprendizado de máquina. Além disso, coisas como aumentar o volume e a variedade de dados, mais barato e mais poderoso computação processamento e armazenamento de dados de baixo custo.
Tudo isso significa que os modelos podem ser criados de forma rápida e automática. Isso pode até avaliar dados maiores e mais complicados e oferecer respostas mais rápidas e precisas – mesmo em grande escala. E assim, desenvolvendo modelos detalhados, uma empresa aumenta suas chances de reconhecer possibilidades valiosas – ou evitar riscos inesperados.
Tipos de aprendizado de máquina
Aqui estão os diferentes tipos de Machine Learning
Tipos de aprendizado de máquina: supervisionado
A máquina é ensinada por exemplo em aprendizado supervisionado. Enquanto isso, o operador fornece ao algoritmo da máquina um conjunto de dados conhecido com entradas e saídas desejadas. E o sistema deve descobrir como obter essas entradas e saídas.
Embora o operador esteja ciente das soluções adequadas para o problema. O algoritmo reconhece padrões nos dados, aprende com as observações e gera previsões. Além disso, o algoritmo cria previsões, que são então retificadas pelo operador, e esse processo é repetido até que o algoritmo atinja um alto grau de eficácia.
Em primeiro lugar, classificação, em segundo lugar, regressão e, finalmente, previsão são todos subconjuntos de aprendizagem supervisionada.
Classificação: Em tarefas de classificação. O computador de aprendizado de máquina deve finalmente concluir a partir dos dados observados e selecionar se deve ou não executar a tarefa.
Em que categoria entram as novas observações? Ao filtrar e-mails como 'spam ou 'não spam'. Por exemplo, o programa deve examinar os dados observacionais existentes e filtrar os e-mails adequadamente.
Regressão: Esse desafio exige que o algoritmo de aprendizado de máquina estime – e compreenda – as relações entre as variáveis. Além disso, a análise de regressão é especificamente benéfica para previsão e previsão. Uma vez que se concentra em uma variável dependente e uma sequência de outras variáveis variáveis.
Previsão: é a prática de prever o futuro com base em fatos passados e presentes, e é amplamente utilizada para analisar padrões.
Tipos de aprendizado de máquina: semi-supervisionado
O aprendizado semi-supervisionado é bastante semelhante ao aprendizado supervisionado. No sentido de que emprega dados rotulados e não rotulados. Além disso, dados rotulados são informações que possuem tags relevantes para que o algoritmo possa interpretá-las. Considerando que os dados não rotulados não possuem essa informação. Ao utilizar este
Os algoritmos de aprendizado de máquina, quando combinados, podem aprender a categorizar dados não rotulados.
Tipos de aprendizado de máquina: aprendizado sem supervisão
Nesse caso, o algoritmo de aprendizado de máquina examina os dados para detectar padrões. Enquanto isso, não há chave de resposta ou operador humano para fornecer orientação. Em vez disso, analisando dados acessíveis, a máquina determina correlações e associações. Além disso, o algoritmo da máquina é deixado para entender os grandes conjuntos de dados. E também abordar esses dados em um processo de aprendizado não supervisionado. Mas então o algoritmo tenta organizar esses dados para descrever sua estrutura. Isso poderia, no entanto, implicar em agrupar os dados em clusters ou organizá-los de maneira mais organizada.
À medida que avalia dados adicionais, sua capacidade de tomar decisões com base nesses dados aumenta e se torna mais refinada
As seguintes atividades estão sob o escopo de aprendizado não supervisionado:
agrupamento é o processo de agrupar coleções de dados comparáveis (com base em critérios definidos). É essencial segmentar dados em diferentes grupos e analisar cada conjunto de dados para descobrir tendências.
A redução de dimensão é o processo de reduzir o número de variáveis na investigação para obter as informações exatas necessárias.
Tipos de aprendizado de máquina: por meio de reforço
A aprendizagem por reforço está preocupada com procedimentos de aprendizagem arregimentados. Em que um algoritmo de máquina é um conjunto de ações, parâmetros e valores finais a serem seguidos. Após a definição das regras, o algoritmo de aprendizado de máquina tenta explorar várias opções e possibilidades. Dessa forma, monitorando e avaliando cada saída para determinar qual é a ideal. Além disso, o aprendizado por reforço instrui as máquinas por tentativa e erro. Além disso, aprende com as experiências anteriores e começa a ajustar sua estratégia em reação à situação para atingir o maior resultado potencial.
Leia também: 5 usos do aprendizado de máquina no local de trabalho
Exemplos de aprendizado de máquina
Reconhecendo imagens
No mundo real, o reconhecimento de imagem é um exemplo bem conhecido e amplamente utilizado de aprendizagem digital. Além disso, pode reconhecer um objeto como uma imagem digital, dependendo da intensidade do pixel em fotografias em preto e branco ou coloridas.
Exemplos de aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem do mundo real:
Primeiro Exemplo: Classifique uma radiografia como maligna ou não cancerosa.
Segundo Exemplo: Dê um nome a um rosto fotografado (também conhecido como “tagging” nas redes sociais).
Terceiro Exemplo: O reconhecimento de escrita manual é realizado dividindo uma única letra em imagens menores.
Também é frequentemente empregado para identificação facial baseada em imagem. A tecnologia pode descobrir semelhanças e combiná-las com rostos usando um banco de dados de pessoas. Este é um termo que é frequentemente usado na aplicação da lei.
Reconhecimento de fala
O aprendizado de máquina é capaz de converter fala em texto. Além disso, a voz ao vivo e a fala gravada podem ser transformadas em arquivos de texto por algumas soluções de software. As intensidades nas bandas de tempo-frequência também podem ser usadas para segmentar a fala.
Exemplos de aprendizado de máquina de reconhecimento de fala do mundo real:
Em primeiro lugar, pesquise por voz
Em segundo lugar, discando um número de telefone
Em terceiro lugar, o comando Appliance
Dispositivos como Google Home e Amazon Alexa são exemplos de como o software de reconhecimento de fala está em uso.
Avaliação médica
O aprendizado de máquina pode ajudar no diagnóstico de doenças. Além disso, muitos médicos utilizam chatbots com reconhecimento de fala para identificar padrões nos sintomas.
Exemplos Machine Learning de diagnóstico médico do mundo real:
- Auxiliar na formulação de um diagnóstico ou recomendar um curso de tratamento
- é usado em oncologia e patologia para identificar tecido maligno.
- Examinar fluido corporal Em casos raros de doenças, a combinação de software de reconhecimento facial e aprendizado de máquina permite a digitalização de imagens de pacientes. Além da identificação de fenótipos associadas a doenças genéticas incomuns.
Cobertura estatística
A arbitragem é um automatizado relacionado a finanças abordagem de negociação usada para gerenciar um grande volume de títulos. No entanto, um algoritmo de negociação é usado na abordagem para analisar um grupo de títulos utilizando dados econômicos e correlações.
Exemplos de aprendizado de máquina de arbitragem estatística no mundo real:
Negociação algorítmica que examina a microestrutura de um mercado
Analise enormes quantidades de dados
Reconhecer oportunidades de arbitragem em tempo real.
O aprendizado de máquina melhora a abordagem de arbitragem otimizando-a.
Análise preditiva
O aprendizado de máquina pode categorizar dados acessíveis em agrupamentos, que podem ser posteriormente especificados por regras definidas por analistas. No entanto, uma vez concluída a classificação, os analistas podem calcular a probabilidade de uma falha.
Exemplos de aprendizado de máquina de análise preditiva em ação:
- Determinar se uma transação é fraudulenta ou legal
- Melhore os métodos de previsão para calcular a probabilidade de um problema.
Uma das aplicações mais promissoras do aprendizado de máquina é a análise preditiva. Ele pode ser usado para tudo, desde a criação de produtos até a precificação de imóveis.
Processo de
Informações estruturadas podem ser extraídas de dados não estruturados usando aprendizado de máquina. As organizações acumulam grandes quantidades de dados de seus clientes. Além disso, o processo de anotação de conjuntos de dados para ferramentas de análise preditiva é automatizado usando algoritmos de aprendizado de máquina.
Exemplos de aprendizado de máquina de extração do mundo real:
Crie um modelo que possa antecipar anormalidades nas cordas vocais.
Cria estratégias para prevenir, diagnosticar e tratar doenças.
Ajude os médicos a diagnosticar e tratar rapidamente os problemas.
Normalmente, esses procedimentos são demorados. O aprendizado de máquina, por outro lado, pode rastrear e extrair informações de bilhões de amostras de dados
Com Machine Learning, o futuro é mais brilhante
O aprendizado de máquina é uma maravilhosa tecnologia de inteligência artificial. O aprendizado de máquina já transformou nossas vidas diárias e o futuro em suas primeiras aplicações
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Curso de aprendizado de máquina
Curso de aprendizado de máquina: uma regressão linear variável
Com base em um valor de entrada, a regressão linear prevê uma saída de valor real. Discutimos o uso de regressão linear para prever preços de moradias, introduzimos o conceito de função de custo e introduzimos o método de aprendizado de gradiente descendente.
Curso de Aprendizado de Máquina: Revisão de Álgebra Linear
Este módulo opcional atualiza os alunos nos conceitos de álgebra linear. Uma compreensão fundamental da álgebra linear é necessária para o restante do curso, particularmente quando começamos a cobrir modelos com múltiplas variáveis.
Curso de Machine Learning: Regressão Linear de Múltiplas Variáveis
E se sua entrada contiver vários valores? Este módulo demonstra como a regressão linear pode ser estendida para levar em consideração vários recursos de entrada. Também analisamos as melhores práticas para colocar a regressão linear em ação.
Curso de Machine Learning: Tutorial para Octave/Matlab
Este curso inclui tarefas de programação que ajudarão você a entender como colocar os algoritmos de aprendizado em prática. Em segundo lugar, você precisará usar o Octave ou o MATLAB para concluir as tarefas de programação. Este módulo apresenta o Octave/Matlab e orienta você no processo de envio de uma tarefa.
Curso de Machine Learning: Regularização
Os modelos de aprendizado de máquina devem ser capazes de generalizar bem para novos exemplos que o modelo nunca viu antes. Além disso, introduzimos a regularização neste módulo para ajudar a evitar que os modelos superem o ajuste dos dados de treinamento.
Machine Learning: Representação em Redes Neurais
As redes neurais são um modelo baseado em como o cérebro funciona. Além disso, é amplamente utilizado em muitas aplicações hoje. quando seu telefone interpreta e entende seus comandos de voz, uma rede neural provavelmente está ajudando a entender sua fala. Novamente, quando você desconta um cheque, as máquinas que lêem automaticamente os dígitos também usam redes neurais.
Qual é a linguagem mais eficaz para aprendizado de máquina?
Embora mais lentas, as linguagens de nível inferior (como R, C++ ou Java) são mais difíceis de dominar. Linguagens de alto nível (como Python e JavaScript) são mais rápidas de aprender, mas mais lentas de usar. Python é uma linguagem vital para análise de dados e aprendizado de máquina.
O que distingue a IA do aprendizado de máquina?
A IA é usada por computadores “inteligentes” para imitar o pensamento humano e realizar atividades independentes. O processo pelo qual um sistema de computador se torna inteligente é chamado de aprendizado de máquina. Usar uma rede neural, que é uma coleção de algoritmos baseados no cérebro humano, é um método para ensinar um computador a imitar o raciocínio humano.
A matemática é necessária para o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina depende muito da matemática para ajudar a criar algoritmos que podem aprender com os dados e fazer previsões precisas.
A codificação é necessária para aprendizado de máquina?
Sim, alguma experiência em codificação é necessária se você deseja trabalhar nas áreas de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
O aprendizado de aprendizado de máquina é desafiador?
A necessidade de uma compreensão profunda de várias áreas da matemática e da ciência da computação, bem como a atenção meticulosa aos detalhes necessária para detectar ineficiências algorítmicas, são fatores que tornam o aprendizado de máquina desafiador. Para otimizar um algoritmo, os aplicativos de aprendizado de máquina também exigem atenção precisa.
Conclusão
O aprendizado de máquina é muito essencial como empresário ou mulher, mesmo como estudante. O estudo acima obviamente é a prova.
Perguntas frequentes sobre aprendizado de máquina
O que é IA x aprendizado de máquina?
A inteligência artificial é uma tecnologia que permite que uma máquina simule o comportamento humano. No entanto, o aprendizado de máquina é um subconjunto de IA que permite que uma máquina aprenda automaticamente com dados anteriores sem programar explicitamente. O objetivo da IA é criar um sistema de computador inteligente como os humanos para resolver problemas complexos.
Quais são os quatro tipos de aprendizado de máquina?
Existem quatro tipos de algoritmos de aprendizado de máquina: primeiro, supervisionado, segundo, semi-supervisionado, terceiro, não supervisionado e, finalmente, reforço.
O aprendizado de máquina é difícil?
Embora muitas das ferramentas avançadas de aprendizado de máquina sejam difíceis de usar. E também exigem muito conhecimento sofisticado em matemática avançada, estatística e engenharia de software. Iniciantes podem fazer muito com o básico, que é amplamente acessível. Portanto, para dominar o aprendizado de máquina, alguma matemática é obrigatória.
