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Imagine que você quer ensinar um cachorro a buscar uma bola. No começo, você joga a bola e ele não sabe o que fazer. Então, você começa a ensinar, mostrando para ele onde está a bola e recompensando quando ele faz certo. Aos poucos, ele aprende que pegar a bola traz uma recompensa.
De forma similar, Machine Learning (ou aprendizagem de máquina) é um processo onde ensinamos computadores a fazer coisas sem precisar programar cada detalhe. Em vez disso, usamos dados como uma forma com muitos exemplos para o computador e ele "aprende" a reconhecer padrões e tomar decisões.
Hoje, machine learning é como um termo guarda chuva que abrange os diversos aprendizagem das máquinas, incluindo o Deep Learning e a Inteligência Artificial. Ao final desses processo, o objetivo final é criar uma máquina inteligente, que possa processar e entender as informações como os humanos o fazem. Para atingir isso, existem diversos tipos de machine learning, como supervisionado, não supervisionado, semi supervisionado e de reforço.1
Esse processo pode ocorrer de diversas formas e, voltando para o nosso exemplo no começo dessa explicação, o processo de ensinar um cachorro a fazer algo pode ser muito útil para entender o conceito:
Usar exemplos e dados: Primeiro, para ensinar o cachorro, você precisa de uma bola e um espaço para brincar. Para ensinar uma máquina, precisamos de dados. Os dados podem ser fotos, números, textos, ou qualquer coisa que o computador possa analisar.
Treinamento: Você joga a bola várias vezes e mostra ao cachorro como buscar. Da mesma forma, mostramos muitos exemplos ao computador e "treinamos" ele. Por exemplo, se queremos que a máquina reconheça fotos de gatos, mostramos muitas fotos de gatos (e de coisas que não são gatos).
Recompensa e correção: Quando o cachorro pega a bola, você dá uma recompensa (um petisco). Se ele erra, você corrige. Para a máquina, usamos algo chamado algoritmo que ajusta seus "palpites" com base em erros. Se o computador erra ao identificar um gato, o algoritmo ajusta as "regras" internas para melhorar da próxima vez.
Para deixar esse exemplo ainda mais claro, pense em como uma criança aprende a andar de bicicleta. No começo, ela cai muitas vezes, mas com prática e correções (alguém está ajudando ou ela mesma tentando de novo), ela aprende a equilibrar e pedalar. Após muitas tentativas, ela não precisa mais pensar, apenas anda de bicicleta.
Máquinas passam por um processo semelhante. Elas começam errando bastante, mas ao ver muitos exemplos e corrigir seus erros, começam a fazer as coisas certas automaticamente. Nesse caso, precisamos levar em consideração que quando uma máquina aprende, ela precisa de três coisas: capacidade de processamento, dados, e um algoritmo. Nas próximas seções dessa parte do site, você vai encontrar em mais detalhes como cada um dessas etapas acontece até que seja criado um programa de IA. Cada uma delas vai ser importante e essencial para que o programa seja eficiente, aprenda bem, e possa produzir resultados confiáveis e precisos.
Desvendando o algoritmo
Desvendando o algoritmo
Quantas vezes, ao se questionar o motivo de você ver o não algo na rede social a resposta de outra pessoa foi "é culpa do algoritmo!". Muitas vezes, ficamos confusos com isso o que quer dizer afinal, esse termo, assim como alguns outros relacionados à IA, se tornaram cotidianos em nossas vidas se nossas conversas. Mas, sem ser muito técnico, o que é esse algoritmo, o que ele faz, e como ele faz diferença na forma em que usamos programas e a IA em geral?
Pois bem, pense no algoritmo como uma receita de culinária; como você faz um bolo. Você segue uma série de passos: mistura os ingredientes, assa no forno, espera esfriar, e pronto, tem um bolo. Um algoritmo é exatamente isso: uma série de instruções passo a passo para resolver um problema ou realizar uma tarefa.
Esses algoritmos são usados em praticamente tudo relacionado à tecnologia. Sempre que você usa um computador, um smartphone, ou qualquer dispositivo eletrônico, você está interagindo com algoritmos. Eles são as instruções que dizem ao dispositivo o que fazer e como fazer. Alguns exemplos que podem ser citados incluem:
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 propósito de um algoritmo é resolver problemas de maneira eficiente. Eles ajudam a automatizar tarefas, tomar decisões, otimizar recursos e garantir precisão. Existem muitos tipos de algoritmos, cada um com um propósito específico. Aqui estão alguns exemplos básicos:
Algoritmos de pesquisa: Usados para encontrar um item específico em uma lista ou banco de dados. Por exemplo, quando você busca um contato no seu celular.
Algoritmos de ordenação: Organizam dados em uma ordem específica, como do menor para o maior. Isso é útil quando você quer ordenar uma lista de números ou nomes.
Algoritmos de compressão: Reduzem o tamanho de arquivos para economizar espaço. Eles são usados quando você comprime uma foto ou um vídeo.
Algoritmos de criptografia: Protegem dados, tornando-os inacessíveis para quem não tem a chave certa. Isso é essencial para segurança online, como nas transações bancárias.
Cada tipo de aprendizagem utilizará um tipo de algoritmo que é específico para aquele propósito. Isso inclui algoritmos de regressão e classificação, em forma gerais, que permitirão que os dados que vão ser usados pelo programa sejam agrupados e que previsões e análises sejam feitas com eles. Vamos dar uma olhada em cada tipo de machine learning e ver as diferentes formas que as máquinas podem aprender.
Tipos de Aprendizagem
Tipos de Aprendizagem
O aprendizagem de máquina (Machine Learning) pode ser dividido em diferentes tipos, cada um com métodos e objetivos específicos. Essas categorias principais ajudam a estruturar como os modelos são treinados e aplicados para resolver problemas diversos. Entender essas diferenças é essencial para saber qual abordagem utilizar em cada situação.
Os tipos de aprendizagem de máquina mais comuns são aprendizagem supervisionado, semi supervisionado, não supervisionado e por reforço. Cada tipo de aprendizagem de máquina tem suas próprias aplicações e vantagens. Aprendizagem supervisionada é amplamente usado para tarefas de classificação e regressão, aprendizagem não supervisionado é útil para descobrir estruturas ocultas em dados, e aprendizagem por reforço é ideal para situações onde decisões sequenciais são necessárias. A escolha do tipo de aprendizagem depende do problema específico a ser resolvido e da natureza dos dados disponíveis.
Que tal explorarmos em mais detalhe cada uma deles e ver exemplos onde eles são aplicados?
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