Tipos de Aprendizado de Máquina na Azure Machine Learning?

Quais são os Tipos de Aprendizado de Máquina na Azure Machine Learning?

1. Aprendizado Supervisionado: O modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado, onde cada exemplo de entrada possui uma saída correspondente.

2. Aprendizado Não Supervisionado: O modelo é treinado em um conjunto de dados não rotulado, buscando padrões ou estrutura nos dados.

3. Aprendizado Profundo: Utiliza redes neurais profundas para aprender representações hierárquicas de dados complexos.

Ex: De Aplicativos Para Cada Tipo de Aprendizado:

1. Aprendizado Supervisionado:

- Classificação de E-mails: Um modelo pode ser treinado para classificar e-mails como "spam" ou "não spam" com base no conteúdo e em rótulos prévios.

- Reconhecimento de Imagens: Um modelo pode ser treinado para reconhecer objetos em imagens e classificá-los em categorias pré-determinadas: "cachorro", "gato", "carro"....

- Previsão de Venda: Um modelo pode ser treinado com dados históricos de vendas para prever as vendas futuras com base em diferentes variáveis. Ex: Temporada, preço, promoções....

2.Aprendizado Não Supervisionado:

- Segmentação de Clientes: Um modelo pode ser usado para segmentar clientes com base em padrões de compra sem a necessidade de rótulos explícitos, ajudando as empresas a direcionar campanhas de marketing de forma mais eficaz.

- Agrupamento de Documentos: Um modelo pode agrupar documentos semelhantes com base no conteúdo, ajudando na organização e na recuperação de informações.

- Detecção de Anomalias: Um modelo pode identificar anomalias em dados, como transações financeiras fraudulentas, sem depender de exemplos rotulados.

3.Aprendizado Profundo:

1. Reconhecimento Facial: Sistemas de reconhecimento facial que identificam e reconhecem rostos em imagens ou vídeos, usados em sistemas de segurança, autenticação biométrica, entre outros.

2. Tradução Automática: Modelos de tradução automática que utilizam redes neurais profundas para traduzir texto de um idioma para outro, igual os sistemas de tradução do Google Translate.

3. Assistentes Virtuais Inteligentes: Assistentes virtuais igual a Siri da Apple, o Google Assistant e a Alexa da Amazon, que usam redes neurais profundas para entender e responder a perguntas, reconhecer comandos de voz e realizar tarefas.

4. Reconhecimento de Voz: Sistemas de reconhecimento de voz que convertem fala em texto, como os assistentes de voz em smartphones e sistemas de transcrição de áudio.

5. Carros Autônomos: Sistemas de condução autônoma que usam redes neurais profundas para detectar objetos, reconhecer sinais de trânsito, interpretar o ambiente ao redor do veículo e tomar decisões de direção em tempo real.

6. Diagnóstico Médico: Sistemas de diagnóstico médico que utilizam imagens de exames médicos, igual tomografias e ressonâncias magnéticas, para identificar doenças e condições médicas, igual câncer e fraturas ósseas.