Resumo de Machine Learning: Conceitos e Aplicações
Machine Learning é uma área da inteligência artificial que tem como objetivo desenvolver algoritmos capazes de aprender e realizar tarefas sem a necessidade de serem explicitamente programados.
Publicado em 31 de julho de 2023
Glossário
Introdução ao Machine Learning
Princípios e Algoritmos do Machine Learning
Regressão Linear
É um algoritmo utilizado para realizar previsões numéricas, ou seja, estimar um valor contínuo com base em variáveis independentes.
Árvores de Decisão
São modelos de aprendizado supervisionado que utilizam uma estrutura de árvore para tomar decisões.
Redes Neurais Artificiais
São algoritmos inspirados no funcionamento do cérebro humano, que consistem em camadas de neurônios interconectados.
Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
É um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que é utilizado para a classificação de dados.
Agrupamento (clustering)
É uma técnica de aprendizado não supervisionado que visa agrupar objetos similares em clusters.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
É uma área que utiliza algoritmos de Machine Learning para análise e compreensão de textos escritos ou falados.
Aplicações do Machine Learning em Diferentes Setores
Medicina
O Machine Learning tem sido utilizado na área da saúde para análise de imagens médicas, diagnóstico de doenças, previsão de resultados de tratamentos e personalização de medicamentos.
Finanças
Instituições financeiras têm utilizado técnicas de Machine Learning para análise de risco de crédito, detecção de fraudes, previsão de mercado e melhoria nos processos de tomada de decisão.
Marketing
Empresas utilizam técnicas de Machine Learning para análise de dados de clientes, segmentação de mercado, recomendação de produtos e otimização de campanhas de marketing.
Manufatura
O Machine Learning tem contribuído para a melhoria dos processos de produção, otimização de cadeias de suprimentos, previsão de demanda e manutenção preditiva.
Desafios e Futuro do Machine Learning
Qualidade dos Dados
O sucesso do Machine Learning depende da qualidade dos dados utilizados para treinar os algoritmos.
Interpretabilidade
Algoritmos de Machine Learning podem ser complexos e difíceis de interpretar. A transparência e a interpretabilidade dos modelos são importantes.
Ética e Privacidade
O uso de dados sensíveis e pessoais no Machine Learning levanta questões éticas e de privacidade.
Continuação do Aprendizado
Os algoritmos ainda não são capazes de realizar um aprendizado contínuo, como os seres humanos.
Resumo de Machine Learning: Conceitos e Aplicações
O Machine Learning é uma área em constante crescimento e desenvolvimento, que tem tido um impacto significativo em diversos setores.
Aplicação da Awari
A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil.
Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.
Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
A inteligência artificial no WhatsApp é uma realidade em...
Inteligência Artificial: O Futuro da Tecnologia Educacional
A implementação da Inteligência Artificial na educação traz benefícios...
Inteligência Artificial: Como Vetorizar uma Imagem
Como funciona a vetorização utilizando inteligência artificial? Descubra como...
