Santo Deus, nós conseguimos.
Isso não foi tão ruim, foi?
Quer dizer, há muitos novos conceitos e o aprendizado de máquina é um grande, grande tópico que poderia ser um curso inteiro
por conta própria.
Mas espero ter conseguido restringir a essência do aprendizado de máquina.
Então você entende o que está acontecendo quando as pessoas falam sobre Amelle.
Estamos simplesmente executando essas etapas e aprendemos todas elas para que agora você possa começar
a aprimorá-las e aprender como talvez melhorar a cada etapa do caminho.
Agora, criei um pequeno caderno aqui que você pode realmente seguir.
Eu até fiz algumas visualizações para você aqui usando matplotlib para mostrar um pouco do conjunto de dados da íris e meio
que explorá-lo por conta própria.
Mas a chave aqui é que você usa os blocos de anotações de Júpiter para visualizar dados, para manipular dados, para limpar
dados e, então, lentamente, conforme você começa a aprender sobre seus dados, você começa a fazer previsões para testar
seus dados, para treinar seu modelo neste conjunto de dados e esperamos chegar ao ponto em que você possa tomar algumas
decisões de negócios importantes.
Agora, este conjunto de dados da íris não é necessariamente útil para alguém como Amazon ou Google, mas
usando esses princípios básicos, agora você tem a capacidade de aumentar a capacidade de um modelo de apenas detectar tipos de
flores para detectar todos os tipos de imagens.
Os reconhecimentos de imagem, os carros autônomos, todos usam os mesmos princípios.
Mas, no final do dia, tudo o que estamos fazendo é criar esses modelos ou funções, fornecendo a eles entradas e algumas
de nossas saídas para ver o quão bem podemos criar essa função.
E tudo o que estamos fazendo é nos afastar dos gravadores de função para simplesmente os agregadores de dados e as
pessoas que alteram as entradas aqui e ali para tentar tornar a função o melhor possível.
Agora, o tópico de aprendizado de máquina é muito, muito vasto, há diferentes tópicos que podemos
explorar, mas o principal é que existem muitas ferramentas.
E para fazer o aprendizado de máquina realmente bem, você precisa de grandes conjuntos de dados.
Portanto, as empresas sobre as quais falamos, como Microsoft, Amazon, Netflix, podem fazer o aprendizado de máquina muito
bem e investir muito dinheiro no aprendizado de máquina porque têm esses conjuntos de dados disponíveis.
Agora, você pode criar seus modelos personalizados, mas essas grandes empresas também oferecem coisas como modelos treináveis.
São modelos muito gerais, como a visão automática, que você pode treinar.
Mas, inicialmente, pelo menos criaram o melhor modelo para você, ou você pode até usar os modelos
pré-treinados que essencialmente fazem tudo por você.
É aquele modelo que você pode simplesmente conectar e usar e obter o benefício de todos os dados que o
Google coletou.
Eles apenas fornecem o modelo que você deseja usar.
Você quer fazer tradução.
Bem, basta enviar o texto e eles responderão com o texto traduzido para você.
Porque lembre-se do que eu disse, o valor não está necessariamente no modelo, mas nos dados que usamos na
criação desse modelo.
Este era um grande tópico.
Espero que sua cabeça não doa.
E se você não obtiver tudo 100 por cento, não se preocupe.
Este é um grande tópico em constante evolução.
E há tantos avanços acontecendo todos os dias que até mesmo os especialistas ficam maravilhados.
A ideia desta seção foi apenas apresentar o assunto para que, talvez, se esta imagem interessar, você pode explorar
esses tópicos por conta própria.
Mais adiante, deixarei alguns recursos, alguns dos meus recursos favoritos, para que você possa explorar isso um
pouco mais.
Mas, por enquanto, bom trabalho chegando até aqui.
Estou muito orgulhoso de vocês.
Te vejo no próximo.
Bye Bye.