A Machine Learning é uma técnica da Inteligência Artificial que está no coração de inúmeras soluções de IA com uma ampla gama de aplicações, incluindo análise de dados, previsão e predição de resultados e na recomendação de produtos, serviços ou conteúdo a clientes. Acompanhe esta live imperdível para quem deseja aprender mais sobre como o aprendizado de máquina pode ser usado para transformar dados em insights estratégicos.
Assista agora:
Leia a seguir as respostas das perguntas enviadas durante o evento:
Resposta: Maria, essa é uma dúvida comum quando falamos sobre predição. Para a definição do nível de acurácia (% de acerto) da machine learning, na etapa de treinamento, é preciso levar em consideração alguns fatores como contexto e complexidade do problema que estamos buscando resolver, requisitos da aplicação e a expectativa do negócio. Não existe uma fórmula mágica para esse cálculo, nem mesmo um número exato, o intuito é construir modelos que se aproximem o máximo possível da precisão ideal para a tarefa em questão.
Resposta:Como comentamos na live, existe uma enormidade de algoritmos para machine learning, segue aqui alguns exemplos:
Regressão linear: Esse algoritmo é usado para prever valores numéricos contínuos. Foi o utilizado como mostrado no Watson, que trata da previsão de preços de aluguéis.
Árvores de decisão: Esse algoritmo é usado para classificar dados em diferentes categorias. Foi o que nós usamos no exemplo da academia “Full Sports”.
Redes neurais artificiais: Esse algoritmo é inspirado no funcionamento do cérebro humano e pode ser usado para realizar uma variedade de tarefas, como reconhecimento de imagem e tradução de idiomas. e alguns dos cases apresentados durante a live, usam este tipo de algoritmo como Previsão de Demanda e Detecção de Fraude.
Resposta: As Redes Neurais Artificiais (RNAs), principalmente na sua forma mais avançada, como as redes neurais profundas (DNNs), são super importantes no mundo do aprendizado de máquina. Elas são usadas com sucesso em várias tarefas e têm um futuro brilhante por conseguirem lidar com problemas difíceis, graças aos avanços em computação e dados, ideias novas e conexões com outras áreas. Mas é bom lembrar que existem outros desafios a superar, como interpretabilidade e eficiência computacional, já que ela também consome bastante recurso. A diversidade de técnicas continuará sendo uma característica fundamental do campo.
Resposta:As linguagens mais usadas para desenvolvimento de algoritmos em machine learning praticamente são as mesmas utilizadas para o desenvolvimento de softwares “tradicionais”. As mais conhecidas são Python e R.
Python: é amplamente considerada a linguagem de programação mais popular para machine learning. Isso se deve em grande parte à variedade de bibliotecas de ML disponíveis, que oferecem diversas ferramentas e funcionalidades para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina.
R: é outra linguagem popular entre os profissionais de ciência de dados e machine learning. Ela oferece uma vasta coleção de pacotes estatísticos e de machine learning e conta com uma comunidade ativa que continua a desenvolver novas ferramentas e técnicas para análise de dados e modelagem estatística.
Java: é uma linguagem de programação popular para desenvolvimento de aplicativos empresariais e também é utilizada em machine learning, especialmente em ambientes onde há uma preferência por soluções escaláveis e de alto desempenho.
C++: é amplamente utilizado em ambientes onde o desempenho é crítico, como em sistemas embarcados e aplicações de alta performance. Embora seja menos comum do que Python e R para prototipagem rápida de modelos com muitas bibliotecas de machine learning populares.
Além da utilização de linguagens de programação, que exigem profundo conhecimento sobre os métodos estatísticos, técnicas e algoritmos, existem soluções hoje que simplificam essas etapas, como o AutoAI da IBM, baseado no Watson, que foi apresentado para demonstrar a geração do aprendizado para a predição de valores alugueis durante a live.
