Machine learning, ou aprendizado da máquina, é uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas ao usuário a partir de inteligência artificial e big data.

Ao invés de serem programadas apenas para ações específicas, as máquinas usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, executando tarefas automaticamente.

Esses programas conseguem aprender a partir do alto poder de processamento de dados, sem intervenção humana.

Em Machine learning, o material de estudo das máquinas são os dados.

Quanto mais dados alimentarem os sistemas, mais perguntas serão feitas, e mais respostas surgirão para solucionar problemas.

É por isso que o Machine learning alcança seu pleno potencial com o Big Data, o armazenamento e processamento de volumes gigantescos de dados.

Logo, os algoritmos inteligentes conseguem fazer uma varredura completa nessa imensidão de dados para encontrar padrões e chegar a previsões inimagináveis.

Saiba como funciona o Machine Learnig:

O Machine learning funciona por meio dos algoritmos.

Basicamente, um algoritmo é uma sequência de ações precisas, como um passo a passo que resolve uma tarefa automaticamente.

Cada algoritmo aciona um comando diferente para lidar com os dados que a máquina recebe, e a combinação entre eles gera o Machine learning.

É assim que o Google Maps indica o caminho mais rápido com base na sua localização e eventos próximos e a Amazon recomenda produtos de acordo com seus hábitos.

Para cada problema, há um algoritmo de aprendizado ideal para encontrar a solução.

Confira os diferentes tipos de machine learning.

Aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, o sistema recebe um conjunto prévio de dados que contém a resposta correta.

Aprendizado não-supervisionado

Como aprendizado não-supervisionado, ocorre o contrário: não há um resultado específico esperado ou resposta correta.

Isso quer dizer que o cruzamento dos dados é imprevisível e depende das variáveis inseridas no sistema.

Aprendizado semi-supervisionado

Já o aprendizado semi-supervisionado combina os dois tipos de dados que vimos acima: rotulados e não rotulados.

Assim, há uma pequena quantidade de respostas definidas entre as incertezas, que ajudam a direcionar as descobertas da máquina.

Aprendizado por reforço

Por fim, o aprendizado por reforço é diferente de todos os tipos anteriores, pois não possui nenhum conjunto prévio de dados.

É como se um robô fosse solto em um lugar desconhecido, onde passa a realizar testes para coletar impressões e se adaptar ao ambiente.