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Machine Learning é uma jornada fascinante na Inteligência Artificial, onde máquinas imitam o processo de aprendizado humano. A pergunta constante que se coloca é se as máquinas são capazes de pensar. Contudo, com o constante avanço da tecnologia e a expansão dos conhecimentos, Machine Learning se torna cada vez mais relevante.
Ao fornecer informações e dados para os computadores, os modelos de machine learning permitem que as máquinas desenvolvam suas próprias soluções e façam previsões precisas, sem a necessidade de intervenção humana.
Por exemplo, se você quiser ensinar o computador a reconhecer frutas, basta coletar imagens de frutas e rotulá-las. Após apresentar essas imagens ao computador, ele irá aprender a identificá-las sozinho.
Existem muitas maneiras de fazer isso, mas podemos dividir inicialmente em 2:
No aprendizado supervisionado, o algoritmo é alimentado com dados rotulados, o que quer dizer que os dados já possuem uma resposta conhecida. No exemplo anterior das frutas você forneceria imagens de frutas juntamente com as categorias corretas, como “maçã” ou “banana”. O objetivo é que a máquina aprenda a identificar frutas sozinha, com base nos exemplos fornecidos.
Já no aprendizado não supervisionado, o algoritmo é alimentado com dados não rotulados. Ou seja, a máquina precisa descobrir padrões e relações nos dados por conta própria, sem ajuda humana. Por exemplo, você pode fornecer imagens de frutas ao algoritmo e ele precisa descobrir as diferentes categorias de frutas presentes nas imagens.
O aprendizado supervisionado é adequado quando você já conhece a resposta para os dados e deseja treinar a máquina para fazer previsões precisas, enquanto o aprendizado não supervisionado é mais indicado quando você deseja descobrir padrões e relações nos dados sem uma resposta conhecida.
Machine Learning tem vários tipos de algoritmos e modelos que são classificados com base na forma como eles fazem previsões. Um dos critérios de classificação é se eles são lineares ou não lineares.
Algoritmos de aprendizado linear são aqueles que fazem previsões com base em uma combinação linear de características.
Imagine que você quer saber quanto vale uma casa. Alguns algoritmos de aprendizado são bons em prever o preço da casa baseando-se nas coisas que a casa tem, como quantos quartos e quanto espaço. Eles fazem isso combinando essas coisas de uma forma simples, que chamamos de “relação linear”.
Nesse caso, o modelo linear cria uma equação matemática que descreve a relação entre as características da casa, e usa essa equação para fazer previsões sobre o preço de novas casas com base nas características. Modelos lineares são geralmente simples e rápidos, mas nem sempre são capazes de capturar relações complexas nos dados.
Por outro lado, algoritmos de aprendizado não linear são aqueles que procuram relações mais complexas entre as características e a resposta.
Em vez de seguir uma relação simples e direta, como é o caso dos modelos lineares, os modelos não lineares procuram encontrar relações mais complexas e sinuosas entre os dados. Isso pode incluir funções matemáticas não lineares, como exponenciais, logarítmicas e polinomiais de alta ordem, bem como interações entre características.
Um exemplo simples de um modelo de aprendizado não linear é um modelo que prevê a altura de uma pessoa com base na idade. Imagine que você tem uma lista de idades e alturas de pessoas. Você pode plotar esses dados em um gráfico, e perceber que a relação entre idade e altura não é uma linha reta, mas sim uma curva. Nesse caso, você precisaria usar um algoritmo de aprendizado não linear para prever a altura de uma pessoa com base na idade, pois a relação entre as duas características não é linear.
Underfitting e Overfitting são problemas comuns em aprendizado de máquina. Quando treinamos um modelo, usamos parte dos dados para aprender e parte para testar. Um bom modelo não deve ter nem Underfitting nem Overfitting.
Overfitting é quando o modelo funciona muito bem nos dados usados para treinar, mas não funciona tão bem em novos dados. Isso quer dizer o modelo é muito complexo e aprende muito bem os dados de treinamento, mas não generaliza bem para dados novos.
Indicando que o modelo está memorizando os dados de treinamento, mas não está aprendendo as tendências subjacentes nos dados.
No Underfitting o desempenho do modelo já é ruim no próprio treinamento, o modelo é muito simples e não é capaz de capturar a complexidade dos dados.
Isso significa que ele não consegue se ajustar adequadamente, portanto, não será eficaz para fazer previsões ou tomar decisões.
A aprendizagem de máquina é uma área fascinante do conhecimento que tem o potencial de revolucionar a forma como as máquinas interagem e respondem aos dados.
Os algoritmos de aprendizagem de máquina são amplamente utilizados em vários setores, incluindo saúde, financeiro, marketing e vendas.
Ao mesmo tempo, a aprendizagem de máquina também tem seus desafios, incluindo a escolha de algoritmos apropriados, a obtenção de dados de alta qualidade e a avaliação dos resultados.
Em suma, a aprendizagem de máquina é uma área vibrante e em constante evolução, que tem o potencial de transformar nossas vidas e nossa sociedade. Como futuros desenvolvedores e profissionais da área, é importante continuar a estudar e aprofundar nossos conhecimentos nesta área em constante evolução.