Aprendizagem da máquina
O aprendizado de máquinas dá aos computadores a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado (Arthur Samuel, 1959). É um subcampo da ciência da computação.
A idéia surgiu do trabalho em inteligência artificial. O aprendizado de máquinas explora o estudo e a construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados. Tais algoritmos seguem instruções programadas, mas também podem fazer previsões ou tomar decisões com base em dados. Eles constroem um modelo a partir de entradas de amostra.
O aprendizado da máquina é feito onde o projeto e a programação de algoritmos explícitos não podem ser feitos. Exemplos incluem filtragem de spam, detecção de intrusos na rede ou de intrusos maliciosos trabalhando para uma violação de dados, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), mecanismos de busca e visão computadorizada.
Perguntas e Respostas
P: O que é aprendizado de máquina?
R: Aprendizado de máquina é um subcampo da ciência da computação que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados, usando algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados.
P: De onde surgiu a ideia do aprendizado de máquina?
R: A ideia do aprendizado de máquina veio do trabalho em inteligência artificial.
P: Como funcionam os algoritmos usados no aprendizado de máquina?
R: Os algoritmos usados no aprendizado de máquina seguem instruções programadas, mas também podem fazer previsões ou tomar decisões com base em dados. Eles criam um modelo a partir de entradas de amostra.
P: Quando o aprendizado de máquina é usado?
R: O aprendizado de máquina é usado quando não é possível projetar e programar algoritmos explícitos. Entre os exemplos estão a filtragem de spam, a detecção de invasores de rede ou de pessoas mal-intencionadas trabalhando para violar dados, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR), os mecanismos de busca e a visão computacional.
P: Quais são alguns dos riscos do uso da aprendizagem automática?
R: O uso da aprendizagem automática tem riscos, inclusive a criação de modelos finais que são "caixas pretas" e criticados por preconceitos em contratações, justiça criminal e reconhecimento de rostos.
P: O que significa para um modelo de aprendizado de máquina ser uma "caixa preta"?
R: Um modelo de aprendizado de máquina "caixa preta" significa que seus processos de tomada de decisão não são facilmente explicáveis ou compreensíveis por humanos.
P: Quais são alguns exemplos de aplicações do aprendizado de máquina?
R: Alguns exemplos de aplicações do aprendizado de máquina incluem filtragem de spam, detecção de invasores de rede, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), mecanismos de busca e visão computacional.
