Aprendizado de máquina (ML)

Machine Learning (ML) é um tipo de Inteligência Artificial (IA) que permite que aplicativos de software executem tarefas específicas sem instruções explícitas. Centra-se no desenvolvimento de programas de computador que podem mudar e melhorar quando expostos a novos dados.

Algoritmos de ML são usados para resolver problemas como diagnóstico médico, reconhecimento de fala e imagem, classificação e catalogação de itens, robôs autônomos, detecção de fraudes, análise preditiva, navegação autônoma e processamento de linguagem natural. Os algoritmos geralmente são executados em dados obtidos de uma variedade de fontes, como pesquisas, observações e experimentos.

Os algoritmos de ML utilizam uma ampla gama de técnicas, como aprendizagem supervisionada e não supervisionada, bem como aprendizagem profunda. A aprendizagem supervisionada é quando um sistema recebe os dados e uma resposta predeterminada que deve fornecer, enquanto a aprendizagem não supervisionada permite que o sistema aprenda a partir dos dados sem uma tarefa pré-determinada pelo sistema. O aprendizado profundo é um subconjunto do ML e usa dados de entrada maiores e redes maiores de neurônios para que o sistema possa aprender tarefas complexas.

O ML tem uma ampla gama de aplicações, desde setores como saúde, segurança cibernética, varejo, finanças e outros. Na saúde, o ML pode ser usado para detectar doenças, como o cancro, identificar potenciais riscos para a saúde, enquanto na segurança cibernética pode ser utilizado para detectar ataques cibernéticos e impedi-los antes que se tornem um incidente grave. No varejo, o ML pode potencializar mecanismos de recomendação em sites e aplicativos, além de ajudar a melhorar a experiência do cliente e as decisões de compra.

ML é uma tecnologia em constante evolução, com novos avanços e aplicações sendo adotados todos os dias. É uma tecnologia cada vez mais essencial para empresas e organizações que precisam dar sentido a grandes quantidades de dados. Também tem potencial para revolucionar muitas indústrias nos próximos anos.