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Aplicativo Machine Learning (Livros) - O aprendizado de máquina (ML) é um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que os aplicativos de software se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados para isso. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam dados históricos como entrada para prever novos valores de saída.

Os mecanismos de recomendação são um caso de uso comum para aprendizado de máquina. Outros usos populares incluem detecção de fraude, filtragem de spam, detecção de ameaças de malware, automação de processos de negócios (BPA) e manutenção preditiva.

Por que o aprendizado de máquina é importante?

O aprendizado de máquina é importante porque oferece às empresas uma visão das tendências de comportamento do cliente e padrões operacionais de negócios, além de apoiar o desenvolvimento de novos produtos. Muitas das empresas líderes de hoje, como Facebook, Google e Uber, fazem do aprendizado de máquina uma parte central de suas operações. O aprendizado de máquina tornou-se um diferencial competitivo significativo para muitas empresas.

Quais são os diferentes tipos de aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina clássico geralmente é categorizado pela forma como um algoritmo aprende para se tornar mais preciso em suas previsões. Existem quatro abordagens básicas: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semi-supervisionado e aprendizado por reforço. O tipo de algoritmo que os cientistas de dados escolhem usar depende do tipo de dados que desejam prever.

O aprendizado de máquina (ML) é o estudo de algoritmos de computador que podem melhorar automaticamente por meio da experiência e do uso de dados. É visto como parte da inteligência artificial. Os algoritmos de aprendizado de máquina constroem um modelo com base em dados de amostra, conhecidos como dados de treinamento, para fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para isso. Algoritmos de aprendizado de máquina são usados ​​em uma ampla variedade de aplicações, como na medicina, filtragem de e-mail, reconhecimento de fala e visão computacional, onde é difícil ou inviável desenvolver algoritmos convencionais para executar as tarefas necessárias.

Um subconjunto de aprendizado de máquina está intimamente relacionado à estatística computacional, que se concentra em fazer previsões usando computadores; mas nem todo aprendizado de máquina é aprendizado estatístico. O estudo da otimização matemática fornece métodos, teoria e domínios de aplicação para o campo do aprendizado de máquina. A mineração de dados é um campo de estudo relacionado, com foco na análise exploratória de dados por meio do aprendizado não supervisionado. Algumas implementações de aprendizado de máquina usam dados e redes neurais de uma forma que imita o funcionamento de um cérebro biológico. Em sua aplicação em problemas de negócios, o aprendizado de máquina também é conhecido como análise preditiva.

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