Bem vindo de volta.
Até agora, estive tagarelando sobre o que é o aprendizado de máquina e espero que você tenha uma ideia
de por que o temos e por que ele é útil.
Mas, no final do dia, o único motivo pelo qual nos preocupamos com o aprendizado de máquina é
que podemos usá-las para prever resultados com base nos dados recebidos.
É isso.
Agora, essa ideia de aprendizado de máquina e não se preocupe, sei que continuamos falando sobre uma teoria, mas
prometo que faremos alguns exercícios de codificação primeiro.
Mas quero falar rapidamente sobre algumas das categorias de aprendizado de máquina que você vê com frequência.
E tenha em mente o que eu disse, que o aprendizado de máquina trata simplesmente de prever resultados com
base nos dados recebidos e todas essas subcategorias simplesmente fazem isso.
Por exemplo, temos a ideia de uma aprendizagem supervisionada.
Que é um subconjunto do aprendizado de máquina.
Nessa aprendizagem supervisionada, os dados que recebemos já possuem categorias.
Pense nisso como um arquivo CSV com rótulo de linhas e colunas.
Rotulamos dados e um dado de teste que é rótulo para sabermos se nossa função está certa ou errada.
Portanto, em um cenário de aprendizado supervisionado, podemos fazer coisas como classificação para decidir se isso é uma maçã ou se este é
um modelo de aprendizado de máquina de pêra simplesmente traça uma linha para decidir, ei, isso é uma maçã e esta é
uma pêra.
Ou podemos fazer algo chamado regressão em vez de classificação com base em entradas, por exemplo, prevendo
preços de ações, outra maneira de usar a aprendizagem supervisionada é, por exemplo, contratar engenheiros com base
em entradas, com base em anos de experiência, com base em talvez idade, talvez onde moram, que tipo de
computador eles têm.
Todos esses tipos de entradas rotulados podem ser usados em um sistema de aprendizado supervisionado para decidir se devo
contratar esse engenheiro ou não?
Agora, às vezes temos dados que não têm rótulos e isso é chamado de aprendizado não supervisionado.
Novamente, pense nele como um arquivo CSV sem talvez o rótulo de nomes de coluna.
Às vezes, com coisas como agrupamento.
Precisamos criar esses grupos ou pelo menos a máquina para criar esses grupos.
Por exemplo, damos a ele um monte de pontos de dados e então a máquina decide, ah, isso é um grupo,
isso é um grupo e isso é um grupo.
Ou podemos ter algo como Aprendizado de regra de associação, em que associamos coisas diferentes para prever o
que um cliente talvez possa comprar no futuro.
Quando os grupos não existem, chamamos isso de aprendizagem não supervisionada.
Podemos dizer à máquina se eles estão certos ou errados, como fazemos quando fazemos maçãs versus peras, uma vez que
não existem categorias verdadeiras, mas deixamos que as máquinas apenas criem essas categorias para nós.
Finalmente, temos essa ideia de aprendizagem por reforço.
E o aprendizado por reforço é realmente interessante porque se trata de ensinar máquinas por meio de tentativa e
erro, por meio de recompensas e punições.
Portanto, o programa simplesmente aprende um jogo jogando milhões de vezes até que, bem, obtenha a pontuação mais
alta, não sabe o que está fazendo no início, mas depois tenta maximizar a pontuação e, eventualmente, descobre
que, ei, talvez eu deva tentar me mover para onde a bola está vindo.
Portanto, este é o cenário para aquisição de habilidades ou aprendizado em tempo real.
E você vê muito isso em programas de aprendizado de máquina que reproduzem, por exemplo, videogames.
Agora, vou criar um link para um recurso para que você possa mergulhar nesses tópicos mais profundamente.
E, na verdade, falaremos sobre isso um pouco mais e os compreenderemos muito melhor depois de passarmos por
alguns dos exercícios.
Mas a ideia aqui é que o aprendizado de máquina tem diferentes categorias e diferentes maneiras de atingir seu
objetivo.
E tópicos como redes neurais, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte, k vizinho
mais próximo são simplesmente algoritmos que são usados com esses subcampos para chegar a essas previsões.
Mas lembre-se, o principal, tudo isso, o que eles estão fazendo é tentar aprender com os dados
que recebem e prever algo.
Eu verei no próximo.
Bubby.