Você conhece o aprendizado de máquina?

      O aprendizado de máquina, ou em inglês, Machine learning, pode ser definido como um método computacional que se baseia na experiência para melhorar o seu desempenho e/ou fazer previsões acuradas. Ou seja, o nosso modelo se torna especialista com base na experiência adquirida através dos conjuntos de dados fornecidos. Devido a sua capacidade de gerenciar grandes quantidades de dados e identificar padrões muitas vezes imperceptíveis para o homem, o aprendizado de máquina vem se mostrando como uma ferramenta útil em diversas áreas de estudo, tais como, na logística, saúde, indústria, melhoramento genético e na agricultura.

Por se tratar de uma área de domínio muito ampla, o aprendizado de máquina foi ramificado em vários subcampos que lidam com diferentes tipos de tarefas de aprendizado, podendo ser classificada de forma simplificada em aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado e aprendizado por reforço. Apesar da existência dos três subcampos, neste artigo será dado enfoque no aprendizado aprendizado supervisionado e não-supervisionado.

Aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, o aprendizado é obtido através do mapeamento da entrada para uma saída, cujos valores corretos são fornecidos por um supervisor. Dessa forma, a experiência adquirida é através de um treinamento que contém informações significativas rotuladas e o conjunto teste que falta a estas informações rotuladas, e com base na experiência adquirida no conjunto de treinamento pode-se prever a falta de informações para o conjunto de dados. Conforme pode ser visualizado na imagem abaixo:

Aprendizado não-supervisionado

No aprendizado não-supervisionado, não existe supervisor e temos apenas dados de entrada, não rotulados sobre o qual o algoritmo realiza previsões. Desta forma, os dados de entrada são processados com o intuito de obter uma versão resumida ou compacta, o que possibilita compreender e visualizar padrões e tendências dentro do conjunto de dados, conforme pode ser visualizado na imagem abaixo:

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