O que é aprendizado de máquina e como ele funciona?

O aprendizado de máquina é a ciência de permitir que os computadores funcionem sem serem programados para isso.

Esse ramo da inteligência artificial pode permitir que os sistemas identifiquem padrões nos dados, tomem decisões e prevejam resultados futuros. O aprendizado de máquina pode ajudar as empresas a determinar os produtos que você provavelmente comprará e até mesmo o conteúdo on-line que você provavelmente consumirá e apreciará.

O aprendizado de máquina torna mais fácil analisar e interpretar grandes quantidades de dados, que de outra forma levariam décadas ou mesmo uma eternidade para os humanos decodificarem.

Com efeito, o aprendizado de máquina é uma tentativa de ensinar os computadores a pensar, aprender e agir como humanos. Graças ao aumento da velocidade da Internet, aos avanços na tecnologia de armazenamento e à expansão do poder computacional, o aprendizado de máquina avançou exponencialmente e se tornou parte integrante de quase todos os setores.

Com o apoio do aprendizado de máquina, os aplicativos se tornam mais precisos na tomada de decisões e na previsão de resultados. Na verdade, o aprendizado de máquina é responsável pela maioria dos avanços no campo da inteligência artificial e é parte integrante da ciência de dados.

Ao conceder aos computadores a capacidade de aprender e melhorar, eles podem resolver problemas do mundo real sem serem especificamente instruídos a fazê-lo. Para isso, algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para realizar o reconhecimento de padrões em grandes quantidades de dados ou big data .

Os sistemas de recomendação são uma das aplicações mais comuns do aprendizado de máquina. Empresas como Google, Netflix e Amazon usam aprendizado de máquina para entender melhor as preferências e usar as informações para recomendar produtos e serviços.

A ênfase aqui está na alavancagem de dados. Ao implementar estatísticas em grandes volumes de dados, os algoritmos de aprendizado de máquina podem encontrar padrões e usá-los para fazer previsões. Em outras palavras, esses algoritmos podem utilizar dados históricos como entrada e prever novos valores de saída.

Coletar dados é fácil. Mas analisar e entender grandes volumes de dados é a parte mais difícil. É aí que o aprendizado de máquina faz toda a diferença. Se um conjunto de dados específico puder ser armazenado digitalmente, ele poderá ser inserido em um algoritmo de ML e processado para obter informações valiosas.

Aprendizado de máquina x programação tradicional

Os aplicativos de software tradicionais têm um escopo mais restrito. Eles dependem de instruções explícitas de humanos para trabalhar e não conseguem pensar por si mesmos. Essas instruções específicas podem ser algo como ‘se você vir X, execute Y’.

O aprendizado de máquina, por outro lado, não requer nenhuma instrução explícita para funcionar. Em vez disso, você fornece a um aplicativo os dados e ferramentas essenciais necessários para estudar um problema e ele o resolverá sem que lhe digam o que fazer. Além disso, você também fornece ao aplicativo a capacidade de lembrar o que ele fez para que possa aprender, se adaptar e melhorar periodicamente – semelhante aos humanos.

Se você estiver seguindo a programação tradicional e seguindo a rota ‘se X, então Y’, as coisas podem ficar complicadas.

Suponha que você crie um aplicativo de detecção de spam que exclua todos os e-mails com spam. Para identificar esses e-mails, você instrui explicitamente o aplicativo a procurar termos como “ganhar”, “grátis” e “investimento zero”.

Um spammer pode facilmente manipular o sistema escolhendo sinônimos desses termos ou substituindo certos caracteres por números. O aplicativo de detecção de spam também encontrará vários falsos positivos, como quando seu amigo envia um e-mail genuíno contendo um código para ingressos de cinema gratuitos.

Tais limitações podem ser eliminadas pelo aprendizado de máquina. Em vez de inserir instruções, o aprendizado de máquina requer dados para aprender e entender como seria um e-mail malicioso. Ao aprender pelo exemplo (não por instruções), o aplicativo melhora com o tempo e pode detectar e excluir mensagens de spam com mais precisão.

Ainda não está convencido de por que o aprendizado de máquina é uma tecnologia de dádiva de Deus?

Uma breve história do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina já existe há algum tempo. É fácil dizer isso porque os computadores raramente são mais chamados de “máquinas”. Aqui está uma rápida olhada na evolução do aprendizado de máquina desde o início até a realização.

Pré-década de 1920: Thomas Bayes, Andrey Markov, Adrien-Marie Legendre e outros matemáticos aclamados estabelecem as bases necessárias para as técnicas fundamentais de aprendizado de máquina.

1943: O primeiro modelo matemático de redes neurais é apresentado em um artigo científico de Walter Pitts e Warren McCulloch.

1949: A Organização do Comportamento, um livro de Donald Hebb, é publicado. Este livro explora como o comportamento se relaciona com a atividade cerebral e as redes neurais.

1950: Alan Turing tenta descrever a inteligência artificial e questiona se as máquinas têm a capacidade de aprender.

1951: Marvin Minsky e Dean Edmonds construíram a primeira rede neural artificial.

1956: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon organizaram o Dartmouth Workshop . O evento é frequentemente referido como o “berço da IA” e o termo “inteligência artificial” foi cunhado no mesmo evento.

1965: Alexey (Oleksii) Ivakhnenko e Valentin Lapa desenvolveram o primeiro perceptron multicamadas. Ivakhnenko é frequentemente considerado o pai do aprendizado profundo (um subconjunto do aprendizado de máquina).

1967: O algoritmo do vizinho mais próximo é concebido.

1979: O cientista da computação Kunihiko Fukushima publicou seu trabalho sobre o neocognitron : uma rede multicamada hierárquica usada para detectar padrões. O Neocognitron também inspirou redes neurais convolucionais (CNNs).

1985: Terrence Sejnowski inventa o NETtalk . Este programa aprende a pronunciar palavras (em inglês) da mesma forma que os bebês.

1995: Tin Kam Ho apresenta florestas de decisão aleatória em um artigo.

1997: Deep Blue, o computador de xadrez da IBM, vence Garry Kasparov, o campeão mundial de xadrez.

2000: O termo “aprendizagem profunda” foi mencionado pela primeira vez pelo pesquisador de redes neurais Igor Aizenberg.

2009: ImageNet , um grande banco de dados de imagens amplamente utilizado para pesquisa de reconhecimento de objetos visuais, é lançado por Fei-Fei Li.

2011: O X Lab do Google desenvolveu o Google Brain, um algoritmo de inteligência artificial. No final deste ano, o IBM Watson venceu os concorrentes humanos no game show de perguntas e respostas Jeopardy! .

2014: Ian Goodfellow e seus colegas desenvolvem uma rede adversária generativa (GAN) . No mesmo ano, o Facebook desenvolveu o DeepFace . É um sistema de reconhecimento facial de aprendizado profundo que pode identificar rostos humanos em imagens com quase 97,25% de precisão. Mais tarde, o Google apresenta ao público um sistema de aprendizado de máquina em larga escala chamado Sibyl .

2015: AlphaGo se torna a primeira IA a derrotar um jogador profissional em Go.

2020: A Open AI anuncia o GPT-3, um algoritmo robusto de processamento de linguagem natural com a capacidade de gerar texto semelhante ao humano.

Como funciona o aprendizado de máquina?

Em sua essência, os algoritmos de aprendizado de máquina analisam e identificam padrões de conjuntos de dados e usam essas informações para fazer melhores previsões sobre novos conjuntos de dados.

É semelhante a como os humanos aprendem e melhoram. Sempre que tomamos uma decisão, consideramos nossas experiências passadas para avaliar melhor a situação. Um modelo de aprendizado de máquina faz o mesmo analisando dados históricos para fazer previsões ou decisões. Afinal, o aprendizado de máquina é um aplicativo de IA que permite que as máquinas aprendam sozinhas com os dados.

Para obter uma compreensão simples de como funciona o aprendizado de máquina, imagine como você aprenderia a jogar o jogo do dinossauro – um jogo que você encontraria apenas se usasse o Google Chrome e tivesse uma conexão de internet não confiável.

O jogo terminará somente após 17 milhões de anos de jogo (o número aproximado de anos em que o personagem do jogo, o dinossauro T-Rex, existiu antes de ser extinto). Portanto, terminar o jogo está fora de questão.

Caso você não tenha jogado o jogo antes, você deve pular sempre que o T-Rex encontrar um cacto e pular ou se abaixar sempre que encontrar um pássaro.

Como humano, você usaria o método de tentativa e erro para aprender a jogar. Ao jogar o jogo algumas vezes, você pode entender facilmente que, para não perder, você precisa evitar colidir com o cacto ou o pássaro.

Um aplicativo de IA também aprenderia quase da mesma forma. Um desenvolvedor pode especificar no código do aplicativo para pular 1/20 do tempo sempre que encontrar uma área densa de pixels escuros. Se a ação específica reduzisse as chances de perder, ela poderia ser aumentada para pular 1/10 do tempo. Ao jogar mais e encontrar mais obstáculos, o aplicativo pode prever quando pular ou se abaixar.

Mais precisamente, o aplicativo coletaria continuamente dados sobre ações, ambiente e resultados. Os dados coletados geralmente são usados ​​para desenvolver um gráfico. Depois de muitas tentativas e erros, a IA pode traçar um gráfico que pode ajudar a prever a ação mais adequada: pular ou se abaixar.

Aqui está outro exemplo.

Considere a seguinte sequência.

• 3 – 9
• 4 – 16
• 5 – 25

Então, se você recebesse o número 6 , qual número você escolheria para que o par correspondesse à sequência acima?

Se você concluiu que é 36 , como você fez isso?

Você provavelmente analisou os dados anteriores (dados históricos) e “previu” o número com maior probabilidade. Um modelo de aprendizado de máquina não é diferente. Ele aprende com a experiência e usa as informações acumuladas para fazer melhores previsões.

Em essência, o aprendizado de máquina é matemática pura. Todo e qualquer algoritmo de aprendizado de máquina é construído em torno de uma função matemática que pode ser modificada. Isso também significa que o processo de aprendizado no aprendizado de máquina também é baseado na matemática.

4 tipos de métodos de aprendizado de máquina

Existem vários métodos de aprendizado de máquina pelos quais os sistemas de IA podem aprender com os dados. Esses métodos são categorizados com base na natureza dos dados (rotulados ou não) e nos resultados que você antecipa. Geralmente, existem quatro tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado , não supervisionado , semissupervisionado e por reforço .

1. Aprendizagem supervisionada

O aprendizado supervisionado  é uma abordagem de aprendizado de máquina na qual um cientista de dados age como um tutor e treina o sistema de IA alimentando regras básicas e conjuntos de dados rotulados. Os conjuntos de dados incluirão dados de entrada rotulados e resultados de saída esperados. Nesse método de aprendizado de máquina, o sistema é informado explicitamente sobre o que procurar nos dados de entrada.

Em termos mais simples, os algoritmos de aprendizado supervisionado aprendem por exemplo. Esses exemplos são referidos coletivamente como dados de treinamento . Depois que um modelo de aprendizado de máquina é treinado usando o conjunto de dados de treinamento, ele recebe os dados de teste para determinar a precisão do modelo.

A aprendizagem supervisionada pode ainda ser classificada em dois tipos: classificação e regressão .

2. Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina na qual o cientista de dados permite que o sistema de IA aprenda observando. O conjunto de dados de treinamento conterá apenas os dados de entrada e nenhum dado de saída correspondente.

Quando comparado ao aprendizado supervisionado, esse método de aprendizado de máquina requer grandes quantidades de dados não rotulados para observar, encontrar padrões e aprender. O aprendizado não supervisionado pode ser um objetivo em si, por exemplo, descobrir padrões ocultos em conjuntos de dados ou um método para aprendizado de recursos.

Os problemas de aprendizado não supervisionado são geralmente agrupados em problemas de agrupamento e associação .

3. Aprendizagem semi-supervisionada

O aprendizado semissupervisionado é um amálgama de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Nesse processo de aprendizado de máquina, o cientista de dados treina um pouco o sistema para obter uma visão geral de alto nível.

Além disso, uma pequena porcentagem dos dados de treinamento será rotulada e o restante não será rotulado. Ao contrário do aprendizado supervisionado, esse método de aprendizado exige que o sistema aprenda as regras e a estratégia observando padrões no conjunto de dados.

O aprendizado semissupervisionado é benéfico quando você não tem dados rotulados suficientes ou o processo de rotulagem é caro, mas você deseja criar um modelo de aprendizado de máquina preciso.

4. Aprendizagem por reforço

O aprendizado por reforço (RL) é uma técnica de aprendizado que permite que um sistema de IA aprenda em um ambiente interativo. Um programador usará uma abordagem de recompensa e penalidade para ensinar o sistema, permitindo que ele aprenda por tentativa e erro e receba feedback de suas próprias ações.

Simplificando, no aprendizado por reforço, o sistema de IA enfrentará uma situação semelhante a um jogo em que deve maximizar a recompensa.

Embora o programador defina as regras do jogo, o indivíduo não dá nenhuma dica de como resolver ou vencer o jogo. O sistema deve encontrar seu caminho fazendo inúmeras tentativas aleatórias e aprendendo a melhorar a cada etapa.

Usos do aprendizado de máquina

É seguro dizer que o aprendizado de máquina impactou quase todos os campos que passaram por uma transformação digital. Esse ramo da inteligência artificial tem imenso potencial quando se trata de automação de tarefas, e seus recursos preditivos estão salvando vidas no setor de saúde.

Aqui estão alguns dos muitos casos de uso de aprendizado de máquina.

Reconhecimento de imagem

As máquinas estão melhorando no processamento de imagens. Na verdade, os modelos de aprendizado de máquina são melhores e mais rápidos no reconhecimento e classificação de imagens do que os humanos.

Essa aplicação de aprendizado de máquina é chamada de reconhecimento de imagem ou visão computacional . Ele é alimentado por algoritmos de aprendizado profundo e usa imagens como dados de entrada. Você provavelmente já viu esse feito em ação quando carregou uma foto no Facebook e o aplicativo sugeriu marcar seus amigos reconhecendo seus rostos.

Software de gestão de relacionamento com o cliente (CRM)

O aprendizado de máquina permite que os aplicativos de software de CRM decodifiquem as perguntas “por quê”.

Por que um produto específico supera o resto? Por que os clientes realizam uma determinada ação no site? Por que os clientes não estão satisfeitos com um produto?

Ao analisar dados históricos coletados por aplicativos de CRM, os modelos de aprendizado de máquina podem ajudar a criar melhores estratégias de vendas e até mesmo prever tendências de mercado emergentes. O ML também pode encontrar meios de reduzir as taxas de rotatividade, melhorar o valor da vida útil do cliente e ajudar as empresas a ficarem um passo à frente.

Juntamente com a análise de dados, automação de marketing e análise preditiva, o aprendizado de máquina concede às empresas a capacidade de estar disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, por sua incorporação como chatbots .

Diagnóstico do paciente

É seguro dizer que os registros médicos em papel são coisa do passado. Um bom número de hospitais e clínicas já adotou registros eletrônicos de saúde (EHRs), tornando o armazenamento de informações do paciente mais seguro e eficiente.

Como os EHRs convertem as informações do paciente em um formato digital, o setor de saúde consegue implementar o aprendizado de máquina e erradicar processos tediosos. Isso também significa que os médicos podem analisar os dados do paciente em tempo real e até prever as possibilidades de surtos de doenças.

Além de melhorar a precisão do diagnóstico médico, os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar os médicos a detectar o câncer de mama e prever a taxa de progressão da doença.

Otimização de inventário

Se um determinado material for armazenado em excesso, ele não poderá ser utilizado antes de se deteriorar. Por outro lado, se houver escassez, a cadeia de suprimentos será afetada. A chave é manter o estoque considerando a demanda do produto.

A demanda por um produto pode ser prevista com base em dados históricos. Por exemplo, o sorvete é vendido com mais frequência durante o verão (embora nem sempre e em todos os lugares). No entanto, vários outros fatores afetam a demanda, incluindo o dia da semana, temperatura, próximos feriados e muito mais.

Calcular esses fatores micro e macro é virtualmente impossível para os humanos. Não é de surpreender que o processamento de volumes tão grandes de dados seja uma especialidade dos aplicativos de aprendizado de máquina.

Por exemplo, aproveitando o enorme banco de dados da The Weather Company , a IBM Watson descobriu que as vendas de iogurte aumentam quando o vento está acima da média e as vendas de gás automotivo disparam quando a temperatura é mais baixa que a média.

Além disso, carros autônomos, previsão de demanda, reconhecimento de fala, sistemas de recomendação e detecção de anomalias não seriam possíveis sem o aprendizado de máquina.

Como construir um modelo de aprendizado de máquina?

Criar um modelo de aprendizado de máquina é como desenvolver um produto. Há a fase de concepção, validação e teste, para citar alguns processos. Geralmente, a construção de um modelo de aprendizado de máquina pode ser dividida em cinco etapas.

Coletando e preparando o conjunto de dados de treinamento

No domínio do aprendizado de máquina, nada é mais importante do que dados de treinamento de qualidade.

Conforme mencionado anteriormente, o conjunto de dados de treinamento é uma coleção de pontos de dados . Esses pontos de dados ajudam o modelo a entender como lidar com o problema que pretende resolver. Normalmente, o conjunto de dados de treinamento contém imagens, texto, vídeo ou áudio.

O conjunto de dados de treinamento é semelhante a um livro de matemática com problemas de exemplo. Quanto maior o número de exemplos, melhor. Juntamente com a quantidade, a qualidade do conjunto de dados também é importante, pois o modelo precisa ser altamente preciso. O conjunto de dados de treinamento também deve refletir as condições do mundo real em que o modelo será usado.

O conjunto de dados de treinamento pode ser totalmente rotulado, não rotulado ou parcialmente rotulado. Conforme mencionado anteriormente, essa natureza do conjunto de dados depende do método de aprendizado de máquina que você escolher.

De qualquer forma, o conjunto de dados de treinamento não deve conter dados duplicados. Um conjunto de dados de alta qualidade passará por vários estágios do processo de limpeza e conterá todos os atributos essenciais que você deseja que o modelo aprenda.

Lembre-se sempre desta frase: lixo entra, lixo sai .

Escolha um algoritmo

Um algoritmo é um procedimento ou um método para resolver um problema. Na linguagem de aprendizado de máquina, um algoritmo é um procedimento executado em dados para criar um modelo de aprendizado de máquina. Regressão linear, regressão logística, k-vizinhos mais próximos (KNN) e Naive Bayes são alguns dos algoritmos populares de aprendizado de máquina.

A escolha de um algoritmo depende do problema que você pretende resolver, do tipo de dados (rotulados ou não) e da quantidade de dados disponíveis.

Além disso, se você quiser treinar o modelo para fazer previsões, escolha o aprendizado supervisionado. Se você deseja treinar o modelo para encontrar padrões ou dividir dados em clusters, opte pelo aprendizado não supervisionado.

Treine o algoritmo

O algoritmo passa por várias iterações nesta fase. Após cada iteração, os pesos e desvios dentro do algoritmo são ajustados comparando a saída com os resultados esperados. O processo continua até que o algoritmo se torne preciso, que é o modelo de aprendizado de máquina .

Valide o modelo

Para muitos, o conjunto de dados de validação é sinônimo do conjunto de dados de teste. Resumindo, é um conjunto de dados não utilizado durante a fase de treinamento e é introduzido no modelo pela primeira vez. O conjunto de dados de validação é fundamental para avaliar a precisão do modelo e entender se ele sofre de overfitting : uma otimização incorreta de um modelo quando ele fica excessivamente ajustado ao seu conjunto de dados de treinamento.

Se a precisão do modelo for menor ou igual a 50%, é improvável que seja útil para aplicações do mundo real. Idealmente, o modelo deve ter uma precisão de 90% ou mais.

Teste o modelo

Depois que o modelo é treinado e validado, ele precisa ser testado usando dados do mundo real para verificar sua precisão. Essa etapa pode fazer o cientista de dados suar, pois o modelo será testado em um conjunto de dados maior, ao contrário da fase de treinamento ou validação.

Em um sentido mais simples, a fase de teste permite verificar o quão bem o modelo aprendeu a executar a tarefa específica. É também a fase em que você pode determinar se o modelo funcionará em um conjunto de dados maior.

O modelo melhora com o tempo e com acesso a conjuntos de dados mais recentes. Por exemplo, o filtro de spam de sua caixa de entrada de e-mail melhora periodicamente quando você relata determinadas mensagens como spam e falsos positivos como não spam.

As 5 principais ferramentas de aprendizado de máquina

Como mencionado anteriormente, os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de fazer previsões ou decisões com base em dados. Esses algoritmos concedem aos aplicativos a capacidade de oferecer recursos de automação e IA. Curiosamente, a maioria dos usuários finais não está ciente do uso de algoritmos de aprendizado de máquina em tais aplicativos inteligentes.

Para se qualificar para inclusão na categoria de aprendizado de máquina, um produto deve:

• Oferecer um produto ou algoritmo capaz de aprender e melhorar aproveitando os dados
• Seja a fonte de habilidades inteligentes de aprendizado em aplicativos de software
• Ser capaz de utilizar entradas de dados de diferentes conjuntos de dados
• Ter a capacidade de produzir uma saída que resolva um problema específico com base nos dados aprendidos

* Abaixo estão os cinco principais softwares de aprendizado de máquina do G2’s Winter 2021 Grid® Report. Algumas revisões podem ser editadas para maior clareza.

1. scikit-learn

scikit-learn  é uma biblioteca de aprendizado de máquina para a linguagem de programação Python que oferece vários algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados. Ele contém várias ferramentas de modelagem estatística e aprendizado de máquina, como algoritmos de classificação, regressão e agrupamento.

A biblioteca foi projetada para interoperar com as bibliotecas numéricas e científicas do Python, como NumPy e SciPy. O scikit-learn também pode ser usado para extrair recursos de texto e imagens.

O que os usuários gostam:

“O melhor aspecto dessa estrutura é a disponibilidade de algoritmos bem integrados no ambiente de desenvolvimento Python. É bastante fácil de instalar na maioria dos IDEs Python e relativamente fácil de usar. Muitos tutoriais estão acessíveis online, facilitando a compreensão dessa biblioteca.

Ele foi claramente construído com uma mentalidade de engenharia de software e, no entanto, é muito flexível para empreendimentos de pesquisa. Sendo construído sobre várias bibliotecas baseadas em matemática e dados, o scikit-learn permite uma integração perfeita entre todos eles.

Ser capaz de usar matrizes NumPy e Pandas DataFrames no ambiente scikit-learn elimina a necessidade de transformação de dados adicionais. Dito isto, deve-se definitivamente se familiarizar com esta biblioteca fácil de usar se planeja se tornar um profissional orientado a dados.

Você pode criar um modelo simples de aprendizado de máquina com apenas dez linhas de código! Com toneladas de recursos como validação de modelo, divisão de dados para treinamento/teste e vários outros, a abordagem de código aberto do scikit-learn facilita uma curva de aprendizado gerenciável.”

O que os usuários não gostam:

“Ele tem ótimos recursos. No entanto, tem algumas desvantagens em lidar com atributos categóricos. Fora isso, é um pacote robusto. Não vejo nenhuma outra desvantagem em usar este pacote.”

2. Personalizador

O Personalizador  é um serviço baseado em nuvem da Microsoft usado para oferecer experiências personalizadas e relevantes aos usuários. Com a ajuda do aprendizado por reforço, essa API fácil de usar ajuda a melhorar as conversões da loja digital.

Após a entrega do conteúdo, a ferramenta monitora as reações dos usuários, aprendendo em tempo real e aproveitando melhor as informações contextuais. O Personalizador pode ser incorporado a um aplicativo adicionando apenas duas linhas de código e pode começar sem dados.

O que os usuários gostam:

“A nossa facilidade é absolutamente maravilhosa. Recebemos a configuração e nossos produtos recomendados em nosso site rapidamente. Após a implantação, a integração do aplicativo foi tão boa que às vezes esquecemos que ele está sendo executado em segundo plano fazendo todo o trabalho pesado.”

O que os usuários não gostam:

“Há alguma falta de documentação online, mas não é realmente necessária para a configuração.”

3. Google Cloud TPU

O Google Cloud TPU  é um circuito integrado específico de aplicativo (ASIC) de aprendizado de máquina projetado para executar modelos de aprendizado de máquina com serviços de IA no Google Cloud. Ele oferece mais de 100 petaflops de desempenho em apenas um único pod, o que é poder computacional suficiente para as necessidades de negócios e pesquisa.

O que os usuários gostam:

“Adoro o fato de termos conseguido criar um serviço de IA de última geração voltado para a segurança da rede, graças à execução ideal dos modelos de aprendizado de máquina de ponta. O poder do Google Cloud TPU é inigualável: até 11,5 petaflops e 4 TB HBM. O melhor de tudo, a interface direta e fácil de usar do Google Cloud Platform.”

O que os usuários não gostam:

“Gostaria que houvesse integração com processadores de texto.”

4. Amazon Personalize

O Amazon Personalize  é um serviço de aprendizado de máquina que permite aos desenvolvedores criar aplicativos com recomendações personalizadas em tempo real sem nenhum conhecimento de ML. Este serviço de ML oferece a infraestrutura necessária e pode ser implementado em dias. O serviço também gerencia todo o pipeline de ML, incluindo processamento de dados e identificação dos recursos, além de treinamento, otimização e hospedagem dos modelos.

O que os usuários gostam:

“A Amazon como um todo geralmente está dois passos à frente. Mas o Amazon Personalize leva isso a um nível totalmente novo. É fácil de usar, perfeito para pequenas empresas/empresários e exclusivo.”

O que os usuários não gostam:

“Neste ponto, o único problema é que temos que filtrar muitas opções para que nossos consumidores não recebam constantemente recomendações repetitivas.”

5. aprendizado de máquina em Python

aprendizado de máquina em Python  é um projeto que oferece uma interface web e uma API programática para algoritmos de aprendizado de máquina de vetor de suporte (SVM) e regressão de vetor de suporte (SVR).

O que os usuários gostam:

“Python é uma linguagem de programação de aprendizado de máquina fácil de usar que possui extensas bibliotecas e pacotes. Seus pacotes fornecem visualização eficiente para entender. Além disso, hoje em dia, é usado para fins como scripts automatizados em segurança cibernética.”

O que os usuários não gostam:

“A documentação para algumas funções é bastante limitada. Nem todos os algoritmos implementados estão presentes. A maioria das bibliotecas adicionais são fáceis de instalar, mas algumas podem ser bastante incômodas e demorar um pouco.”

Como as máquinas aprendem o mundo humano

Além de recomendar os produtos e serviços de que você provavelmente gostará, os algoritmos de aprendizado de máquina atuam como um protetor vigilante que garante que você não seja enganado por fraudadores on-line e mantém sua caixa de entrada de e-mail livre de mensagens de spam. Resumindo, é um processo de aprendizado que ajuda as máquinas a conhecer o mundo humano ao seu redor.

Se o aprendizado de máquina chegasse à academia cinco dias por semana, teríamos aprendizado profundo. É um subconjunto de aprendizado de máquina que imita o funcionamento do cérebro humano. Leia mais sobre  aprendizado profundo  e por que é crucial para criar robôs com inteligência semelhante à humana.