ML, ou aprendizado de máquina, é um subcampo da inteligência artificial que envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que um sistema aprenda a partir de dados. Esses modelos são capazes de fazer previsões ou realizar tarefas específicas sem serem explicitamente programados para fazê-las.
O aprendizado de máquina envolve a utilização de diferentes tipos de algoritmos, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e algoritmos de agrupamento, entre outros. Esses algoritmos são treinados com dados de treinamento para aprender padrões e construir modelos que podem ser utilizados para fazer previsões ou tomar decisões.
ML é amplamente utilizado em uma variedade de campos, como finanças, saúde, marketing, transporte e segurança, entre outros. Ele tem sido utilizado para uma série de aplicações, como detecção de fraudes, diagnóstico médico, recomendação de produtos e serviços, reconhecimento de voz e facial, entre outros.
Para que um modelo de aprendizado de máquina seja eficaz, é importante ter um grande volume de dados de alta qualidade e relevantes para o problema em questão. Além disso, é importante realizar uma etapa de pré-processamento dos dados, como limpeza, transformação e seleção de características, para garantir que o modelo seja treinado de forma adequada.
Em resumo, o aprendizado de máquina é uma poderosa ferramenta que tem o potencial de transformar a forma como as empresas e organizações tomam decisões e aproveitam o poder dos dados para obter insights valiosos.
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