{"id":12131,"date":"2025-04-29T11:29:37","date_gmt":"2025-04-29T11:29:37","guid":{"rendered":"https:\/\/prometteursolutions.com\/blog\/?p=12131"},"modified":"2025-10-08T05:50:51","modified_gmt":"2025-10-08T05:50:51","slug":"o-que-e-machine-learning-o-a-a-z-de-tudo-que-voce-precisa-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prometteursolutions.com\/blog\/pt\/o-que-e-machine-learning-o-a-a-z-de-tudo-que-voce-precisa-saber\/","title":{"rendered":"O QUE \u00c9 MACHINE LEARNING? O A A Z DE TUDO QUE VOC\u00ca PRECISA SABER"},"content":{"rendered":"\r\n

Voc\u00ea tem se perguntado o que \u00e9 machine learning<\/em>? Quer saber como aprender machine learning<\/em>?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Imagine aplica\u00e7\u00f5es que aprendem com a experi\u00eancia e melhoram sua tomada de decis\u00e3o ou precis\u00e3o preditiva com o tempo. Sim, os dispositivos est\u00e3o ficando mais inteligentes. Empreendedores inteligentes fazem escolhas inteligentes. Eles integram Machine Learning<\/em> e Intelig\u00eancia Artificial para fortalecer seu nicho, desde rob\u00f4s complexos at\u00e9 autoresponders inteligentes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Machine learning<\/em>? Por que isso importa e qual \u00e9 toda essa agita\u00e7\u00e3o em torno disso? O machine learning<\/em> pode melhorar ainda mais sua receita?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

SIM! Saia na frente da sua concorr\u00eancia. Esta postagem lhe dar\u00e1 tudo o que voc\u00ea precisa saber, bem como como aprender sobre machine learning<\/em> e IA. Tamb\u00e9m responder\u00e1 \u00e0 pergunta: O que \u00e9 machine learning<\/em>?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Nas pr\u00f3ximas linhas, falaremos sobre detalhes que o ajudar\u00e3o a responder \u00e0 pergunta \u201cO que \u00e9 machine learning<\/em>?\u201d.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Que \u00e9 Machine Learning?<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Aqui, vamos esclarecer ainda mais a pergunta: O que \u00e9 machine learning<\/em>?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Machine learning<\/em> \u00e9 um subconjunto da Intelig\u00eancia Artificial que permite que um sistema aprenda e tome decis\u00f5es a partir da experi\u00eancia, sem ser explicitamente programado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Existem algoritmos para tornar o computador inteligente o suficiente para fazer escolhas com base em dados, sem qualquer interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Um algoritmo \u00e9 um conjunto de regras ou processos que um computador deve seguir em opera\u00e7\u00f5es de resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Esses algoritmos s\u00e3o projetados para identificar padr\u00f5es em big data<\/em> e usar esses padr\u00f5es para tomar decis\u00f5es e fazer previs\u00f5es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Existem v\u00e1rios exemplos de machine learning<\/em> ao nosso redor:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    \r\n
  • Se voc\u00ea comprou, pesquisou ou at\u00e9 mesmo falou sobre algo com seu telefone, os websites recomendar\u00e3o produtos, filmes e m\u00fasicas com base nesse item.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • Alguns rob\u00f4s aspirar\u00e3o seus pisos sem sua ajuda.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • Seu provedor de e-mail ajuda voc\u00ea a enviar e-mails indesejados para o spam.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • Os m\u00e9dicos podem detectar tumores a partir de sistemas de an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
  • E sim, voc\u00ea certamente j\u00e1 ouviu falar de carros aut\u00f4nomos.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Mais inova\u00e7\u00f5es est\u00e3o chegando. O big data<\/em> est\u00e1 ficando maior. Existem computadores mais poderosos e acess\u00edveis agora, e mais cientistas de dados est\u00e3o lidando e desenvolvendo algoritmos mais capazes. Aprender sobre machine learning<\/em> continuar\u00e1 a trazer maior efici\u00eancia ao nosso dia a dia.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Machine Learning (ML) ou Intelig\u00eancia Artificial (IA)?<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Vamos dar um passo adiante e apresentar a resposta \u00e0 pergunta sobre \u201cQual \u00e9 a linguagem do machine learning<\/em>?\u201d<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Muitas pessoas confundem Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning<\/em>. Elas s\u00e3o diferentes. Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 a capacidade de uma m\u00e1quina realizar tarefas comumente feitas por humanos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Assim, a IA permite que as m\u00e1quinas executem tarefas imitando os humanos de forma \u201cinteligente\u201d. Machine learning<\/em> \u00e9 outro ramo da Intelig\u00eancia Artificial. \u00c9 como a m\u00e1quina aprende com os dados inseridos nela como algoritmos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O n\u00facleo de um sistema baseado em IA \u00e9 o seu modelo. Um modelo \u00e9 um programa que melhora seu conhecimento por meio de um processo de aprendizado (algoritmos). Quando os dados s\u00e3o fornecidos como exemplo ao computador para tomar decis\u00f5es sobre novos dados, o tipo de modelo \u00e9 categorizado como aprendizado supervisionado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O oposto disso \u00e9 o Modelo de aprendizado n\u00e3o supervisionado. Aprenderemos melhor sobre essas categorias adiante.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Uma aplica\u00e7\u00e3o popular de machine learning<\/em> que est\u00e1 sendo usada globalmente recentemente \u00e9 o reconhecimento de imagens. Aplica\u00e7\u00f5es que reconhecem imagens s\u00e3o primeiro \u201ctreinadas\u201d. Cientistas de dados executam muitas fotos no sistema e dizem ao computador o que est\u00e1 em cada foto.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Ap\u00f3s v\u00e1rios milhares de repeti\u00e7\u00f5es, a aplica\u00e7\u00e3o aprende os padr\u00f5es de pixels. Ela identifica os padr\u00f5es para atribuir como fotos de cavalo, cachorro, gato, flor, \u00e1rvore, etc.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Muitas empresas baseadas na internet usam Machine Learning<\/em> para impulsionar seus mecanismos de sugest\u00e3o. Por exemplo, o ML permite que o Facebook decida o que mostrar em seu feed de not\u00edcias, a Netflix sugira filmes que voc\u00ea gosta de assistir e a Amazon destaque produtos que voc\u00ea pode querer comprar. Tudo isso \u00e9 baseado em previs\u00f5es de padr\u00f5es nos dados existentes do sistema.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Espero que at\u00e9 agora voc\u00ea esteja entendendo a pergunta \u201cComo o machine learning<\/em> funciona?\u201d<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Vamos falar sobre como aprender machine learning<\/em>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Ent\u00e3o, como o machine learning<\/em> funciona?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Como o machine learning funciona<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Tudo o que ensina voc\u00ea a aprender machine learning<\/em> come\u00e7a com o treinamento de um modelo de aprendizado de m\u00e1quina, dizendo ao computador uma fun\u00e7\u00e3o em sua linguagem.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O \u2018treinamento\u2019 exige que o especialista desenvolva uma fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica que possa modificar repetidamente suas pr\u00f3prias opera\u00e7\u00f5es at\u00e9 que consiga prever com precis\u00e3o os resultados de um novo conjunto de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O machine learning<\/em> usa processos semelhantes aos da minera\u00e7\u00e3o de dados. Dizemos que os algoritmos s\u00e3o escritos em linguagem de computador. Em outras palavras, aqui est\u00e1 uma express\u00e3o matem\u00e1tica que pode ajudar ainda mais na compreens\u00e3o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Vamos descrever o algoritmo em termos de uma fun\u00e7\u00e3o alvo (f) e dizer que ele mapeia uma vari\u00e1vel de entrada (x) para uma vari\u00e1vel de sa\u00edda (y).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Isso seria representado como: y=f(x)<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Agora, haver\u00e1 uma margem de erro. Vamos chamar isso de e. \u00c9 a parte independente da vari\u00e1vel de entrada x. y=f(x)+e<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Para construir uma aplica\u00e7\u00e3o de machine learning<\/em> (ou modelo), um cientista de dados deve seguir quatro etapas b\u00e1sicas. Os cientistas de dados normalmente trabalham em estreita colabora\u00e7\u00e3o com os propriet\u00e1rios das empresas que a m\u00e1quina atender\u00e1. Este \u00e9 o primeiro passo para aprender como o aprendizado de m\u00e1quina funciona.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Passo 1: Selecionar e preparar um conjunto de dados de treinamento<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    O que s\u00e3o os dados de treinamento? \u00c9 um conjunto de dados que representa os dados que o modelo de aprendizado de m\u00e1quina receber\u00e1 para resolver o problema para o qual foi projetado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Os dados podem ser rotulados ou n\u00e3o rotulados. Os dados de treinamento devem ser adequadamente preparados, removidos duplicados, randomizados e verificados quanto a desequil\u00edbrios ou vieses que possam afetar o treinamento. Os dados devem vir como dois subconjuntos:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

      \r\n
    • O subconjunto de treinamento para treinar a aplica\u00e7\u00e3o e<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
    • O subconjunto de avalia\u00e7\u00e3o para testar e refinar a m\u00e1quina.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

      Passo 2: Escolher o algoritmo para executar no conjunto de dados de treinamento<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

      Como dissemos anteriormente, um algoritmo \u00e9 um processo ou conjunto de regras que um computador deve seguir em opera\u00e7\u00f5es de resolu\u00e7\u00e3o de problemas. O tipo de algoritmo que o cientista de dados escolhe depende do problema a ser resolvido.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

      Estes s\u00e3o os tipos mais comuns de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina usados com dados rotulados:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

        \r\n
      • Algoritmos de regress\u00e3o<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
      • \u00c1rvores de decis\u00e3o<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
      • Algoritmos baseados em inst\u00e2ncias<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

        Estes s\u00e3o alguns algoritmos padr\u00e3o usados com dados n\u00e3o rotulados:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          \r\n
        • Algoritmos de clustering<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
        • Algoritmos de associa\u00e7\u00e3o<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
        • Redes neurais<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Passo 3: Treinar o algoritmo para criar o modelo<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Em seguida, chegamos ao ponto crucial. Treinar o algoritmo. Este \u00e9 um processo iterativo. Voc\u00ea precisa executar vari\u00e1veis atrav\u00e9s do algoritmo e comparar a sa\u00edda com os resultados que ele deveria ter produzido.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Voc\u00ea ajustaria os pesos e vieses dentro do algoritmo que podem produzir um resultado mais preciso e executaria as vari\u00e1veis novamente at\u00e9 que o algoritmo produza o resultado correto na maioria das vezes. O algoritmo preciso resultante \u00e9 o modelo de machine learning<\/em>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Passo 4: Usando e aprimorando o modelo<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Esta \u00e9 a \u00faltima parte. Voc\u00ea executar\u00e1 o modelo com novos dados para melhorar sua precis\u00e3o e efici\u00eancia ao longo do tempo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          M\u00e9todos de Machine Learning<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Existem basicamente tr\u00eas m\u00e9todos de machine learning<\/em>, ou como muitos especialistas chamam, estilos de aprendizado de m\u00e1quina. Eles o guiar\u00e3o sobre o que voc\u00ea precisa saber sobre como aprender sobre o funcionamento do aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Aprendizado de m\u00e1quina supervisionad<\/strong>o<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Neste m\u00e9todo, o computador \u00e9 alimentado com os dados de entrada e sa\u00edda e feedback durante o treinamento. O principal objetivo do treinamento supervisionado \u00e9 fazer com que o sistema aprenda como mapear a entrada para a sa\u00edda.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Portanto, a m\u00e1quina se treina com base nos exemplos que os humanos definem para ela. Por exemplo, um modelo de ML projetado para identificar animais de estima\u00e7\u00e3o e de seguran\u00e7a pode ser treinado em um conjunto de dados de v\u00e1rias fotos de animais rotuladas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o supervisionado<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O m\u00e9todo de aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o supervisionado ocorre quando voc\u00ea n\u00e3o fornece esse treinamento, mas deixa o computador encontrar a sa\u00edda por conta pr\u00f3pria. Este m\u00e9todo \u00e9 usado principalmente em dados transacionais. \u00c9 aplicado a tarefas mais complexas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O aprendizado n\u00e3o supervisionado usa uma estrat\u00e9gia chamada aprendizado profundo (deep learning<\/em>) para chegar a algumas conclus\u00f5es. Explicaremos o que significa deep learning<\/em> mais tarde. Mas, na verdade, ao usar este m\u00e9todo, o computador usa algoritmos definidos para extrair os recursos significativos de que precisa para rotular, classificar ou categorizar dados sem interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o supervisionado trata de identificar padr\u00f5es e relacionamentos em dados que os humanos perderiam. \u00c9 o m\u00e9todo usado em sistemas de detec\u00e7\u00e3o de spam.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Aprendizado semissupervisionado<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Uma desvantagem de qualquer algoritmo de Aprendizado Supervisionado \u00e9 que o engenheiro de ML ou cientista de dados precisa rotular manualmente o conjunto de dados. \u00c9 um processo muito caro, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Para qualquer Aprendizado N\u00e3o Supervisionado, pode ser frustrante que o espectro de aplica\u00e7\u00f5es seja limitado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Como uma resposta a essas desvantagens, o Aprendizado Semissupervisionado foi introduzido. Neste m\u00e9todo, o algoritmo \u00e9 treinado por meio de uma combina\u00e7\u00e3o de dados rotulados e n\u00e3o rotulados. O programador primeiro agrupar\u00e1 dados semelhantes usando um algoritmo de aprendizado n\u00e3o supervisionado. Em seguida, ele usa os dados rotulados existentes para rotular o restante dos dados n\u00e3o rotulados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O aprendizado semissupervisionado \u00e9 como ensinar ao computador alguns conceitos e, em seguida, dar-lhe perguntas como dever de casa com base em conceitos semelhantes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O m\u00e9todo de aprendizado de m\u00e1quina semissupervisionado \u00e9 o meio-termo entre o aprendizado de m\u00e1quina supervisionado e n\u00e3o supervisionado. Durante o treinamento, o sistema usa um conjunto de dados menor para guiar a classifica\u00e7\u00e3o e a extra\u00e7\u00e3o de recursos de um conjunto de dados mais amplo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Okay, here’s the Portuguese translation of the continuation paragraph, maintaining the user-friendly, convincing, and informative tone, while also considering potential cultural nuances:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Aprendizado por refor\u00e7o<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O aprendizado por refor\u00e7o usa tr\u00eas componentes: agente, ambiente e a\u00e7\u00e3o. O agente percebe o ambiente do computador. O agente interage e age com o ambiente. \u00c9 semelhante ao aprendizado supervisionado, mas, neste caso, o modelo aprende conforme avan\u00e7a por tentativa e erro.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Aprendizado profundo (Deep learning)<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O deep learning<\/em> \u00e9 usado no machine learning<\/em>. Este \u00e9 um dos pontos importantes quando se trata de como aprender sobre o aprendizado de m\u00e1quina. Os algoritmos definem uma rede neural artificial projetada para aprender novas experi\u00eancias, assim como o c\u00e9rebro humano.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Os algoritmos de Deep Learning<\/em> aplicam muitas camadas de processamento. Cada camada usa a sa\u00edda da camada anterior como entrada para a pr\u00f3xima.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          As redes neurais que trabalham com modelos de deep learning<\/em> s\u00e3o lentas em sua concep\u00e7\u00e3o e podem levar algum tempo para mostrar resultados, como a mente de um beb\u00ea rec\u00e9m-nascido.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          \u00c0 medida que o cientista de dados exp\u00f5e o sistema aos dados necess\u00e1rios, o sistema ajusta sua precis\u00e3o para tarefas altamente sofisticadas e avan\u00e7adas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Rede Neura<\/strong>l<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          O deep learning<\/em> \u00e9 todo sobre redes neurais. Em teoria, uma Rede Neural Artificial (ou RNA) s\u00e3o neur\u00f4nios artificiais interconectados feitos para trocar dados \u00e0 medida que se conectam em rede. Os neur\u00f4nios s\u00e3o atualizados \u00e0 medida que recebem novos conhecimentos e experi\u00eancias de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          CNN (Rede Neural Convolucional)<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Este tipo de rede neural envolve a aplica\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplos filtros independentes sobre uma imagem multicanal para extrair algumas caracter\u00edsticas contrastantes e distintas de uma imagem. \u00c9 usado em aplica\u00e7\u00f5es de DIP (Processamento Digital de Imagens).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          RNN (Rede Neural Recorrente)<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Simplificando, a RNN \u00e9 usada para processar padr\u00f5es de dados e informa\u00e7\u00f5es onde os conjuntos anteriores de sa\u00eddas ou resultados podem ser usados para prever os resultados do pr\u00f3ximo conjunto de sa\u00eddas em um novo conjunto de dados. O uso mais comum de RNN s\u00e3o as sugest\u00f5es autom\u00e1ticas que voc\u00ea recebe em plataformas como Netflix, Amazon, Spotify, etc.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Usos Reais do Machine Learning<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Como dissemos anteriormente, o machine learning<\/em> est\u00e1 em toda parte e, uma vez que voc\u00ea descobrir como aprender sobre o aprendizado de m\u00e1quina, ver\u00e1 sua aplica\u00e7\u00e3o na vida cotidiana.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

          Vamos ver alguns exemplos de aprendizado de m\u00e1quina que voc\u00ea v\u00ea todos os dias:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            \r\n
          • Assistentes digitais:<\/strong> Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri e outros assistentes digitais que voc\u00ea pode conhecer s\u00e3o alimentados por processamento de linguagem natural (PLN). Esta aplica\u00e7\u00e3o de aprendizado de m\u00e1quina permite que os computadores processem dados de texto e voz e \u2018entendam\u2019 a linguagem humana da mesma forma que as pessoas.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
          • Recomenda\u00e7\u00f5es:<\/strong> Modelos de deep learning<\/em> alimentam as sugest\u00f5es de \u2018quem tamb\u00e9m gostou\u2019 e \u2018s\u00f3 para voc\u00ea\u2019 que voc\u00ea encontra no Facebook, Netflix, Spotify, Amazon e outros servi\u00e7os online.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
          • Publicidade online:<\/strong> Os anunciantes usam ML e modelos de deep learning<\/em> para analisar o conte\u00fado de uma p\u00e1gina da web para identificar a opini\u00e3o ou atitude do autor e exibir an\u00fancios que correspondam aos interesses do visitante.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
          • Chatbots:<\/strong> Chatbots e autoresponders geralmente s\u00e3o uma combina\u00e7\u00e3o de reconhecimento de padr\u00f5es, processamento de linguagem natural e redes neurais profundas para interpretar o texto e fornecer respostas adequadas que parecem humanas.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
          • Detec\u00e7\u00e3o de fraudes:<\/strong> O Machine Learning<\/em> ajuda a sinalizar o uso de cart\u00f5es de cr\u00e9dito roubados e detectar o uso ilegal de dados financeiros roubados ou comprometidos.<\/li>\r\n\r\n\r\n\r\n
          • Carros aut\u00f4nomos:<\/strong> O ML permite que ve\u00edculos aut\u00f4nomos identifiquem continuamente objetos no ambiente ao redor do ve\u00edculo. Eles usam essa identifica\u00e7\u00e3o para prever como se mover\u00e3o e guiar o ve\u00edculo ao redor dos objetos enquanto se movem em dire\u00e7\u00e3o ao destino do motorista.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Como Aprender Machine Learning<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Voc\u00ea pode aprender Machine Learning<\/em> se inscrevendo gratuitamente na Universidade de Stanford. Existem muitos cursos online em plataformas como Coursera e Udemy. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode usar o EdX e a Introdu\u00e7\u00e3o ao curso da Universidade de Columbia. Aprender machine learning<\/em> est\u00e1 agora ao alcance de muitos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            A IA \u00e9 a ci\u00eancia de desenvolver m\u00e1quinas com habilidades de racioc\u00ednio e resolu\u00e7\u00e3o de problemas, permitindo que as m\u00e1quinas aprendam e tomem decis\u00f5es a partir de dados passados, sem programa\u00e7\u00e3o longa e iterativa. A IA visa criar m\u00e1quinas inteligentes combinando machine learning<\/em> e deep learning<\/em>, entre outros.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Cada vez mais tecnologias projetadas para permitir que os desenvolvedores aprendam sozinhos sobre machine learning<\/em> est\u00e3o surgindo. Temos a c\u00e2mera DeepLens da AWS com deep learning<\/em> habilitado e outras como os kits AIY do Google, alimentados por Raspberry Pi.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

            Depois de ler este ponto, sua pergunta \u201cO que \u00e9 machine learning<\/em>?\u201d ter\u00e1 sido respondida de forma satisfat\u00f3ria.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            Voc\u00ea tem se perguntado o que \u00e9 machine learning? Quer saber como aprender machine learning? Imagine aplica\u00e7\u00f5es que aprendem com a experi\u00eancia e melhoram sua tomada de decis\u00e3o ou precis\u00e3o preditiva com o tempo. Sim, os dispositivos est\u00e3o ficando mais inteligentes. Empreendedores inteligentes fazem escolhas inteligentes. Eles integram Machine Learning e Intelig\u00eancia Artificial para fortalecer […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[1167],"tags":[],"class_list":{"0":"post-12131","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-uncategorized-pt"},"yoast_head":"\nO QUE \u00c9 MACHINE LEARNING? 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