Aprendizagem de máquina

Aprendizagem de máquina é uma técnica que busca a construção de algoritmos que solucionam problemas com base em variáveis de entrada.

Ou seja, você tem variáveis X de entrada, que vão resultar em uma saída Y. Mas, o que significa na prática?

Para exemplificar podemos citar a previsão do tempo.

Com base em dados metereológicos (X), como pressão, temperatura, umidade, formação de nuvens, existe uma probabilidade (Y) de chover.

Desse modo, a medida que os dados X são alterados a probabilidade Y também é.

Mas nem sempre é tão simples construir uma função de saída, aí que entra a aprendizagem de máquina.

Utilizando um exemplo mais complexo temos o assistente de estacionamento de um veículo.

Dependendo da inclinação da via, se há meio fio, ou faixas sinalizadoras, se há outros veículos estacionados, a curvatura de onde há vaga para estacionar, o veículo tomará decisões quanto a, aceleração, ângulo de entrada na vaga entre outras variáveis de saída.

Assim, durante a fabricação desse veículo a montadora fará várias testes de estacionamento e a máquina "aprenderá" a tomar decisões.

Aí entram os tipos de algoritmos.

É como um método de tomada de decisão ou de aprendizagem.

Esse é um breve resumo sobre aprendizagem de máquinas.