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Imagine que você quer ensinar um cachorro a buscar uma bola. No começo, ele não sabe o que fazer. Então, você mostra onde está a bola e recompensa quando ele acerta. Aos poucos, ele aprende que pegar a bola traz uma recompensa.
O machine learning (ou aprendizado de máquina) funciona de forma parecida, mas com computadores. Em vez de programar cada passo, fornecemos dados e exemplos para que o sistema aprenda padrões e regras sozinho. Com o tempo, ele consegue tomar decisões e realizar tarefas de forma automática, aprendendo com a experiência, assim como o cachorro aprende a buscar a bola.
Como as máquinas aprendem?
Como as máquinas aprendem?
Hoje, machine learning é um termo que abrange diversas formas de aprendizado das máquinas, incluindo deep learning. O objetivo final é criar sistemas que processam e entendem informações de forma semelhante aos humanos. Existem diferentes tipos de aprendizado:
Para entender melhor, podemos voltar à analogia do cachorro aprendendo a buscar a bola:
Para ensinar o cachorro, você precisa de uma bola e um espaço para brincar.
Para a máquina, usamos dados: fotos, textos, números ou qualquer informação que o computador possa analisar.
Você mostra repetidamente ao cachorro como buscar a bola.
Para a máquina, mostramos muitos exemplos, “treinando” o sistema. Por exemplo, se queremos que o computador reconheça fotos de gatos, mostramos muitas imagens de gatos e de objetos que não são gatos.
Recompensa e correção
Quando o cachorro acerta, você dá um petisco; quando erra, corrige.
Para a máquina, usamos algoritmos que ajustam os “palpites” com base nos erros, melhorando cada vez que tenta identificar algo errado.
Dessa forma, a máquina aprende com a experiência e melhora continuamente, assim como o cachorro aprende a buscar a bola cada vez melhor.
Exemplo prático: Como as máquinas aprendem
Exemplo prático: Como as máquinas aprendem
Para deixar o conceito mais claro, pense em como uma criança aprende a andar de bicicleta. No começo, ela cai várias vezes, mas com prática e correções (com ajuda ou tentando de novo sozinha) ela aprende a equilibrar e pedalar. Depois de muitas tentativas, ela já não precisa pensar, apenas anda de bicicleta automaticamente.
As máquinas passam por um processo parecido. Elas começam errando, mas ao ver muitos exemplos e corrigir os erros, passam a fazer as coisas corretamente de forma automática. Para que isso aconteça, toda máquina precisa de três elementos fundamentais:
Capacidade de processamento: o “cérebro” da máquina, que permite analisar dados.
Dados: os exemplos usados para treinar o sistema.
Algoritmo: o conjunto de regras que ensina a máquina a aprender com os dados.
Nas próximas seções deste site, você verá em detalhes como cada uma dessas etapas funciona, mostrando como é possível criar um programa de IA eficiente, que aprende bem e produz resultados precisos e confiáveis.
Desvendando o algoritmo
Desvendando o algoritmo
Quantas vezes você já ouviu alguém dizer: “é culpa do algoritmo” ao se perguntar por que não viu algo nas redes sociais? O termo algoritmo e outros conceitos ligados à IA já se tornaram parte do nosso dia a dia e das conversas, mas muitas pessoas ainda ficam confusas sobre o que eles realmente significam.
Sem complicar, um algoritmo é um conjunto de regras ou instruções que diz ao computador como realizar uma tarefa ou tomar decisões. Ele influencia diretamente o que você vê, como os programas funcionam e como a inteligência artificial interage com você, tornando a experiência mais personalizada e eficiente.Na prática, é o algoritmo que decide quais posts, anúncios ou recomendações chegam até você, com base em seu comportamento, preferências e padrões de uso.
Algoritmo: uma receita passo a passo
Algoritmo: uma receita passo a passo
Pense no algoritmo como uma receita de bolo. Primeiro você mistura os ingredientes, depois assa no forno, espera esfriar e, no final, tem o bolo pronto. Um algoritmo funciona da mesma forma: é uma série de instruções passo a passo para resolver um problema ou realizar uma tarefa.
Esses algoritmos estão presentes em praticamente tudo relacionado à tecnologia. Sempre que você usa um computador, smartphone ou qualquer dispositivo eletrônico, está interagindo com algoritmos. Eles dizem ao dispositivo o que fazer e como fazer.
Onde encontro o algoritmo?
Onde encontro o algoritmo?
GPS: Quando você pede direções no Google Maps, um algoritmo calcula a melhor rota.
Redes Sociais: Algoritmos decidem quais posts aparecem no seu feed.
Pesquisa na internet: O algoritmo do Google decide quais resultados mostrar quando você faz uma busca.
Comércio online: Algoritmos recomendam produtos com base no que você comprou ou pesquisou antes.
Propósito e tipos de algoritmo
Propósito e tipos de algoritmo
O principal objetivo de um algoritmo é resolver problemas de forma eficiente. Eles ajudam a automatizar tarefas, tomar decisões, otimizar recursos e garantir precisão. Existem diversos tipos de algoritmos, cada um criado para um propósito específico. Alguns exemplos básicos incluem:
Algoritmos de pesquisa: Encontram um item específico em uma lista ou banco de dados. Por exemplo, quando você busca um contato no celular.
Algoritmos de ordenação: Organizam dados em uma ordem específica, como do menor para o maior. Útil ao organizar listas de números ou nomes.
Algoritmos de compressão: Reduzem o tamanho de arquivos para economizar espaço, como ao comprimir fotos ou vídeos.
Algoritmos de criptografia: Protegem dados, tornando-os inacessíveis para quem não tem a chave correta, essencial para segurança online e transações bancárias.
No machine learning, cada tipo de aprendizado usa algoritmos específicos para seu propósito. Isso inclui algoritmos de regressão e classificação, que permitem agrupar dados, fazer previsões e análises de forma eficiente. Nas próximas seções, vamos explorar os diferentes tipos de machine learning e mostrar como as máquinas aprendem de maneiras variadas, dependendo do algoritmo usado.
Tipos de Aprendizado
Tipos de Aprendizado
O Machine Learning pode ser dividido em diferentes tipos, cada um com métodos, objetivos e aplicações específicas. Entender essas diferenças é essencial para saber qual abordagem usar em cada situação.
Os principais tipos de aprendizado de máquina são:
Aprendizagem supervisionada: usada em tarefas de classificação e regressão, onde o sistema aprende a partir de exemplos com respostas já conhecidas.
Aprendizagem não supervisionada: ideal para descobrir padrões ou estruturas ocultas em grandes volumes de dados.
Aprendizagem semi-supervisionada: combina dados com e sem rótulos, útil quando nem todos os dados estão totalmente classificados.
Aprendizagem por reforço: usada em decisões sequenciais, onde o sistema aprende a tomar ações que maximizam recompensas ao longo do tempo.
A escolha do tipo de aprendizagem depende do problema que você quer resolver e do tipo de dados disponíveis. Que tal explorarmos cada um desses tipos em mais detalhes e ver exemplos reais de onde eles são aplicados.
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