{"id":8745,"date":"2023-12-07T16:08:15","date_gmt":"2023-12-07T19:08:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/?p=8745"},"modified":"2023-12-19T18:19:23","modified_gmt":"2023-12-19T21:19:23","slug":"aprendizado-de-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/blog\/aprendizado-de-maquina\/","title":{"rendered":"Aprendizado de M\u00e1quina: entenda o que \u00e9 o Machine Learning!"},"content":{"rendered":"\n

Voc\u00ea j\u00e1 sabe que o mundo da tecnologia est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o e a Intelig\u00eancia Artificial est\u00e1 em todos os lugares, se tornando cada vez mais parte do nosso dia a dia. Dentro desse universo, uma das \u00e1reas que tem ganhado bastante destaque nos \u00faltimos anos \u00e9 o Aprendizado de M\u00e1quina<\/strong>, ou Machine Learning. <\/p>\n\n\n\n

Este termo at\u00e9 pode parecer complexo quando nos deparamos com ele pela primeira vez, ent\u00e3o que tal nos aprofundarmos nos seus mist\u00e9rios e entender por que ele \u00e9 t\u00e3o relevante nos dias de hoje? <\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 Aprendizado de M\u00e1quina (Machine Learning)?<\/h2>\n\n\n\n

Basicamente, o Aprendizado de M\u00e1quina \u00e9 um ramo da Intelig\u00eancia Artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos capazes de aprender padr\u00f5es a partir de dados<\/strong>. Ao contr\u00e1rio dos programas tradicionais, que s\u00e3o explicitamente programados para realizar tarefas espec\u00edficas, as m\u00e1quinas de aprendizado t\u00eam a capacidade de aprender e melhorar por conta pr\u00f3pria com base na sua experi\u00eancia. Muito legal, n\u00e3o \u00e9 mesmo?<\/p>\n\n\n\n

Em vez de seguir instru\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina utilizam m\u00e9todos estat\u00edsticos para permitir que um sistema melhore sua performance em uma tarefa espec\u00edfica \u00e0 medida que \u00e9 exposto a mais dados<\/strong>. Isso significa que esses sistemas podem identificar padr\u00f5es, fazer previs\u00f5es e tomar decis\u00f5es sem interven\u00e7\u00e3o humana direta.<\/p>\n\n\n\n

Ou seja, a m\u00e1quina realmente aprende com o passar do tempo. Pense em voc\u00ea na \u00e9poca da escola: quanto mais tinha contato com novos dados, ou quanto mais recebia informa\u00e7\u00f5es na sala de aula, mais ia dominando o assunto e se tornava capaz de explic\u00e1-lo sem a ajuda de quem te ensinou, como em uma prova, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 a import\u00e2ncia do aprendizado de m\u00e1quina?<\/h2>\n\n\n\n

A import\u00e2ncia do Aprendizado de M\u00e1quina abrange v\u00e1rias \u00e1reas da sociedade e neg\u00f3cios, desde diagn\u00f3sticos de sa\u00fade at\u00e9 impacto social<\/a>. Isso se d\u00e1 principalmente por conta da sua capacidade de analisar dados em larga escala<\/strong>, j\u00e1 que \u00e0 medida que o volume de informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis aumenta, cada vez mais as m\u00e1quinas de aprendizado se tornam essenciais para produzir insights valiosos, prever tend\u00eancias e otimizar processos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Em outras palavras, o Aprendizado de M\u00e1quina desempenha um papel essencial nesse momento de transforma\u00e7\u00e3o digital que estamos vivendo. Ele abre espa\u00e7o para a inova\u00e7\u00e3o, possibilitando avan\u00e7os significativos em diversos setores e contribuindo para a resolu\u00e7\u00e3o de problemas complexos de maneiras mais eficientes e personalizadas.<\/p>\n\n\n\n

Quais s\u00e3o os principais tipos de Aprendizado de M\u00e1quinas?<\/h2>\n\n\n\n

Existem tr\u00eas principais tipos de Aprendizado de M\u00e1quina, cada um com abordagens diferentes para a an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o de dados. Cada um deles, \u00e9 claro, tem suas aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas e \u00e9 escolhido com base no tipo do problema a ser resolvido e na disponibilidade e tipo dos dados dispon\u00edveis. Venha conferir quais s\u00e3o eles:<\/p>\n\n\n\n

Aprendizagem supervisionada<\/h3>\n\n\n\n

Neste tipo de aprendizado, o algoritmo \u00e9 treinado com um conjunto de dados rotulados<\/strong>, ou seja, dados que j\u00e1 possuem uma resposta certa associada a eles. Pense que \u00e9 quase como ensinar um truque novo ao seu bichinho de estima\u00e7\u00e3o. Voc\u00ea mostra o truque, fala o comando certo e, se ele faz certo, ganha um petisco. <\/p>\n\n\n\n

Aqui, o algoritmo \u00e9 como o seu pet, e os dados rotulados s\u00e3o os truques que ele aprende. O objetivo \u00e9 que o algoritmo aprenda a associar as entradas (comandos) \u00e0s sa\u00eddas certas (truques) para poder fazer coisas parecidas com novos dados que nunca viu<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizagem n\u00e3o supervisionada<\/h3>\n\n\n\n

Ao contr\u00e1rio da aprendizagem supervisionada, a aprendizagem n\u00e3o supervisionada envolve o uso de dados n\u00e3o rotulados<\/strong>. O algoritmo busca identificar padr\u00f5es e estruturas nos dados por conta pr\u00f3pria, sem ter exemplos pr\u00e9vios de sa\u00eddas desejadas. <\/p>\n\n\n\n

Para te ajudar, imagine que voc\u00ea quer organizar todas as fotos da galeria do seu celular em diferentes \u00e1lbuns, mas n\u00e3o se lembra qual foto \u00e9 de qual ocasi\u00e3o. Ou seja, elas n\u00e3o v\u00eam com r\u00f3tulos. Ent\u00e3o, normalmente, tendemos a agrup\u00e1-las com base em padr\u00f5es e na sua semelhan\u00e7a, juntando todas as fotos de praia na mesma categoria. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9 isso que o algoritmo tenta fazer: encontrar padr\u00f5es por conta pr\u00f3pria<\/strong>, agrupando dados por similaridade e descobrindo grupos automaticamente.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizagem por refor\u00e7o<\/h3>\n\n\n\n

Na aprendizagem por refor\u00e7o, um agente aprende a tomar decis\u00f5es interagindo com um ambiente din\u00e2mico<\/strong>. O agente recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades, o que o incentiva a aprender as a\u00e7\u00f5es que resultam em recompensas positivas ao longo do tempo. <\/p>\n\n\n\n

Em outras palavras, \u00e9 como ensinar um rob\u00f4 a andar. Cada passo certo \u00e9 recompensado, mas se ele trope\u00e7ar, h\u00e1 uma penalidade, e assim vai aprendendo qual \u00e9 a melhor forma de agir para conseguir o m\u00e1ximo de recompensas poss\u00edvel. <\/p>\n\n\n\n

Quais s\u00e3o os principais algoritmos de Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Antes de explorarmos os algoritmos, \u00e9 muito importante entender que um algoritmo \u00e9 uma sequ\u00eancia de instru\u00e7\u00f5es ou regras que um computador segue para executar uma determinada tarefa<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Alguns dos principais algoritmos de Aprendizado de M\u00e1quina incluem:<\/p>\n\n\n\n

Redes neurais<\/h3>\n\n\n\n

Este algoritmo se inspira no funcionamento do c\u00e9rebro, sendo composto por camadas de neur\u00f4nios que aprendem padr\u00f5es e informa\u00e7\u00f5es mais complexas. Ele \u00e9 ideal para entender o que aparece em imagens e saber o que algu\u00e9m est\u00e1 dizendo.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1quinas de vetores de suporte (SVM)<\/h3>\n\n\n\n

\u00d3timo para classifica\u00e7\u00e3o e regress\u00e3o, conseguindo entender e decidir se algo \u00e9 de um jeito ou de outro. Em termos mais t\u00e9cnicos, ele encontra a melhor linha ou hiperplano que separa diferentes classes. Por exemplo, ele \u00e9 usado para classificar e-mails como spam ou n\u00e3o spam.<\/p>\n\n\n\n

Regress\u00e3o linear<\/h3>\n\n\n\n

Ele prev\u00ea um valor cont\u00ednuo com base em vari\u00e1veis de entrada. Em outras palavras, pode adivinhar um n\u00famero quando voc\u00ea d\u00e1 a ele alguns outros n\u00fameros. Por exemplo, ele pode prever o pre\u00e7o de uma casa a partir de caracter\u00edsticas como tamanho, n\u00famero de quartos e por a\u00ed vai.<\/p>\n\n\n\n

K-Vizinhos mais pr\u00f3ximos (K-NN)<\/h3>\n\n\n\n

Este algoritmo classifica um dado com base na maioria dos vizinhos mais pr\u00f3ximos, como se precisasse da opini\u00e3o dos vizinhos para decidir em qual grupo algo se encaixa. Um exemplo bem comum \u00e9 a classifica\u00e7\u00e3o de um filme como bom ou ruim, com base nas opini\u00f5es de filmes parecidos.<\/p>\n\n\n\n

\u00c1rvores de decis\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n

Ele divide o conjunto de dados em subconjuntos menores, facilitando a tomada de decis\u00f5es. \u00c9 como se fizesse perguntas passo a passo para decidir algo. Por exemplo, decidir se um cliente vai comprar um produto com base em diferentes caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n

Random forest<\/h3>\n\n\n\n

Imagine v\u00e1rios algoritmos de \u00e1rvores de decis\u00e3o trabalhando juntos e, dessa forma, conseguindo ser mais precisos. Um exemplo \u00e9 prever o resultado de uma elei\u00e7\u00e3o com base em v\u00e1rias pesquisas diferentes.<\/p>\n\n\n\n

Gradient boosting<\/h3>\n\n\n\n

Ainda pensando nos algoritmos de \u00e1rvores de decis\u00e3o, imagine que agora eles est\u00e3o trabalhando juntos para aprender com os erros uns dos outros, e assim se tornarem mais precisos. Por exemplo, quando prev\u00eaem o pre\u00e7o de uma casa aprendendo com as previs\u00f5es anteriores.<\/p>\n\n\n\n

Onde se aplica o Machine Learning nas empresas?<\/h2>\n\n\n\n

O Machine Learning \u00e9 como uma ferramenta m\u00e1gica para as empresas, podendo ser aplicado nos mais diversos setores, desde finan\u00e7as e sa\u00fade at\u00e9 marketing e acessibilidade na web<\/a>. Como ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a desvendarem as montanhas de dados aos quais t\u00eam acesso<\/strong>, ele d\u00e1 dicas valiosas para auxiliar na tomada de decis\u00f5es mais assertivas. <\/p>\n\n\n\n

Voc\u00ea com certeza j\u00e1 se deparou com o Machine Learning em alguma empresa da qual \u00e9 cliente, e talvez nem tenha se dado conta. Muitas vezes ele \u00e9 utilizado para personalizar experi\u00eancias<\/strong> para voc\u00ea, como recomendar m\u00fasicas ou prever o que voc\u00ea pode querer comprar. O Aprendizado de M\u00e1quina tamb\u00e9m \u00e9 usado para evitar problemas<\/strong>, como detectar fraudes em transa\u00e7\u00f5es ou prever quando uma m\u00e1quina pode quebrar. <\/p>\n\n\n\n

Em resumo, \u00e9 como ter um assistente inteligente que ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a serem mais eficientes, a entender as pessoas com as quais se relacionam e a identificar tend\u00eancias.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 a rela\u00e7\u00e3o entre Machine Learning e Intelig\u00eancia Artificial?<\/h2>\n\n\n\n

Embora possam ser confundidos muitas vezes como sin\u00f4nimos, Machine Learning e Intelig\u00eancia Artificial n\u00e3o s\u00e3o a mesma coisa. Na verdade, a IA \u00e9 o campo mais amplo, enquanto o Aprendizado de M\u00e1quina \u00e9 uma subcategoria espec\u00edfica da IA <\/strong>que se concentra na capacidade de aprender com dados. <\/p>\n\n\n\n

Sendo assim, ao inv\u00e9s de programar regras espec\u00edficas, os algoritmos de Machine Learning s\u00e3o alimentados com dados e aprendem a realizar tarefas sem serem explicitamente programados.<\/p>\n\n\n\n

Como o Aprendizado de M\u00e1quina funciona na Hand Talk?<\/h2>\n\n\n\n

Aqui na Hand Talk, a AI e o Aprendizado de M\u00e1quina fazem parte de quem somos e como funcionamos desde que a empresa foi criada, l\u00e1 em 2012. Por meio dos nossos tradutores virtuais de L\u00ednguas de Sinais<\/a>, Hugo e Maya, constru\u00eddos com ferramentas de aprendizado de m\u00e1quina, oferecemos uma conex\u00e3o efetiva entre pessoas surdas e com defici\u00eancia auditiva e as empresas. <\/p>\n\n\n\n

Nossa tecnologia realiza a tradu\u00e7\u00e3o de conte\u00fados de texto e imagens para a Libras (L\u00edngua Brasileira de Sinais) e para ASL (L\u00edngua de Sinais Americana)<\/strong>, promovendo a autonomia e independ\u00eancia desse p\u00fablico na hora de consumir online, seja por meio do Hand Talk App<\/a> ou do Hand Talk Plugin.<\/p>\n\n\n\n

Quer levar a AI e o Aprendizado de M\u00e1quina para a sua empresa tamb\u00e9m? Conhe\u00e7a esse e outros recursos do nosso plugin de acessibilidade<\/a> e contribua para este impacto positivo!<\/p>\n\n\n\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

O Aprendizado de M\u00e1quina \u00e9 uma ferramenta muito poderosa que est\u00e1 transformando a forma como interagimos com a tecnologia e lidamos com problemas complexos. Ela \u00e9 uma pe\u00e7a essencial para a inova\u00e7\u00e3o constante, podendo ser usada como uma grande aliada tamb\u00e9m para o impacto social.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Voc\u00ea j\u00e1 sabe que o mundo da tecnologia est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o e a Intelig\u00eancia Artificial est\u00e1 em todos os lugares, se tornando cada vez mais parte do nosso dia a dia. Dentro desse universo, uma das \u00e1reas que tem ganhado bastante destaque nos \u00faltimos anos \u00e9 o Aprendizado de M\u00e1quina, ou Machine Learning.  Este […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":8747,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"class_list":["post-8745","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-acessibilidade-digital"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8745","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8745"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8745\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8747"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8745"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8745"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.handtalk.me\/br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8745"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}