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Aprendizado de máquina ou aprendizado de sistema, ouvimos isso com mais frequência hoje em dia. A razão é o boom repentino trazido por tecnologias novas e inovadoras no mundo, e por fazer parte das novas tecnologias, as pessoas estão gostando e usando essa tecnologia em um ritmo muito acelerado. O aprendizado de máquina é um campo muito vasto com uma base e usos potentes. No entanto, é uma subparte da inteligência artificial, mas pode ser usada sem ela em muitas áreas.
Fundamentalmente, o aprendizado de máquina é o processo que faz com que um sistema aprenda alguns atributos essenciais da inteligência humana, como pensar e agir. Mas no quadro geral, é o estudo computacional de algum algoritmo de computador complexo que pode resolver qualquer situação de forma correspondente à inteligência humana. Um dos aspectos valiosos desta tecnologia é que ela se concentra no poder de autoaprendizagem da máquina, alimentando-a com dados e outras informações relevantes. Quando novos dados são fornecidos ao dispositivo, ele aprende, muda e cresce automaticamente por si só.
Nos tempos atuais, tudo está sendo automatizado e inúmeros dados são gerados a cada minuto. Para gerenciar uma quantidade tão grande de dados complexos, a tecnologia de aprendizado de máquina entra em ação. Seu algoritmo pode ser usado para diversas finalidades, como limpeza de dados, pré-processamento de dados e visualização de dados, para gerar resultados valiosos que ajudarão a aprimorar o fluxo de trabalho de negócios. Depois de analisar os dados, os insights gerados pelo algoritmo de ML podem ajudar a prever a situação futura de qualquer organização. Todo esse processo é feito usando o conceito de engenharia de recursos ou seleção de recursos que é muito complexo e demorado.
A qualidade dos dados inseridos no sistema é refinada por meio de um processo de seleção de recursos que também impacta a qualidade geral do resultado do modelo de aprendizado de máquina. Essa improvisação na qualidade dos dados é essencial para que o modelo forneça imagens claras sobre situações futuras de negócios. O processo de seleção de recursos inclui principalmente cinco etapas: aquisição de dados, limpeza de dados, engenharia de recursos, geração de um modelo de aprendizado de máquina, treinamento e teste do modelo para fazer uma previsão futura. Todo esse processo pode ser realizado várias vezes para obter clareza sobre os resultados.
Vamos tornar o processo de aquisição de conhecimento desta tecnologia mais rápido e acessível, entendendo cada aspecto com diferentes slides e representação gráfica adequada.
Modelo 1: O que é aprendizado de máquina?
Como discutimos antes, é o subconjunto da inteligência artificial no qual os dados são alimentados à máquina para fazê-la aprender por meio de técnicas de autoanálise. Vários algoritmos de computador são usados para estudar e analisar os dados e ajudar a máquina a obter uma experiência automatizada para fazer previsões. Os dados usados para treinar a máquina são chamados de dados de treinamento. Neste processo, nenhuma programação explícita é feita para tomar uma decisão. Em vez disso, baseia-se inteiramente nos resultados fornecidos pela própria máquina. Estatísticas computacionais e modelagem estatística são dois dos aspectos significativos deste processo.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são bastante complexos, mas podem ser usados para vários propósitos no mesmo processo para fazer previsões diferentes por meio dos mesmos conjuntos de dados, modificando um pouco a cada passo. A mineração de dados e o aprendizado profundo também são subpartes do aprendizado de máquina, concentrando-se principalmente em conjuntos de dados extensos e complexos.
No geral, o aprendizado de máquina é um campo expandido com muitos atributos que devem ser aprendidos e compreendidos usando a abordagem apropriada. SlideTeam vem com um método inteligente que irá aprimorar seu aprendizado e tornar as coisas facilmente compreensíveis. Este método contém PPTs com design inovador que contêm todas as informações relevantes sobre o conceito de aprendizado de máquina e ainda definem os aspectos práticos de forma concisa e clara. Por favor, não espere muito e vista esses slides rapidamente para fazer o melhor uso deles.
Modelo 2: Tipos de aprendizado de máquina
Tipos - Define principalmente as abordagens utilizadas por qualquer máquina para aprender após a inserção dos dados. O aprendizado de máquina é principalmente de três tipos, que são-
Aprendizagem supervisionada : Neste aprendizado, a máquina é alimentada com dois tipos de dados rotulados, um é para treinar o modelo e o outro é para testar o modelo. Eles são chamados de dados de treinamento e dados de teste, respectivamente. Ambos os conjuntos de dados são usados para ensinar modelos ao resultado desejado e ajudar no processo de tomada de decisão. Os dados são passados por algoritmos, minimizando erros e usando a função de perda para gerar um resultado preciso. Classificação e regressão são dois tipos de problemas mais comumente resolvidos usando técnicas de aprendizagem supervisionada.
Aprendizagem não supervisionada: Ao contrário da aprendizagem supervisionada, utiliza dados não rotulados para executar um algoritmo de análise. Nenhuma intervenção humana é necessária durante a execução de algoritmos de ML não supervisionados, pois isso torna a máquina capaz de descobrir padrões ocultos e agrupamento de dados nos conjuntos de dados. Problemas relacionados ao agrupamento de dados são mais comumente resolvidos usando técnicas de aprendizagem não supervisionada.
Aprendizagem por reforço: Uma sequência de decisões é gerada através de um modelo de aprendizagem por reforço para atingir um objetivo em um ambiente altamente complexo e incerto para obter os melhores resultados. Nesse processo, o computador executa recursivamente a função de tentativa e aprende lançando erros para gerar uma solução adequada para qualquer problema.
Todos esses algoritmos são baseados em tipos anteriores e podem ser diferenciados por meio de dados e técnicas de análise. Isso pode ser entendido de forma ampla usando esses slides PPT projetados principalmente para esclarecer a diferença entre esses métodos da melhor maneira. Melhore seu aprendizado e compreenda o conceito com clareza baixando esses slides.
Modelo 3: Casos de uso de aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é recentemente a tecnologia mais popular e está se tornando mais popular devido aos recursos convenientes e aos extensos casos de uso. Possui uma ampla gama de aplicações no mundo real. Vamos esclarecer a aplicação de aprendizado de máquina usada com mais frequência.
Reconhecimento facial e de fala: Algoritmos de aprendizado de máquina são usados principalmente para reconhecimento facial e de fala, especialmente na defesa para identificar objetos, pessoas, armas e lugares. O recurso de pesquisa por voz do Google é um dos exemplos mais comuns de aplicativos de reconhecimento de fala de aprendizado de máquina.
Carros autônomos : são outro caso de uso mais popular de aprendizado de máquina. Neste processo, os dados de condução são inseridos no automóvel para aprender a conduzir sozinho. Os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados neste processo para treinar os carros.
Assistentes virtuais: Assistentes virtuais como Alexa, Google Assistant e Cortana também são baseados em técnicas de aprendizado de máquina. Neste processo, a máquina é preenchida com dados de reconhecimento de voz e responde adequadamente quando algo é solicitado a ser feito.
Alguns outros casos de uso de aprendizado de máquina incluem previsão de tráfego, previsão de empréstimos e recomendação de produtos. Você pode ter uma melhor compreensão de todo esse conceito. Tudo que você precisa fazer é baixar e usar esses slides de aprendizado de máquina especialmente desenvolvidos para tornar seu aprendizado mais acessível e rápido.
Futuristicamente, o aprendizado de máquina está trazendo uma mudança drástica em quase todos os setores com suas capacidades definitivas e usos extensivos. Mas a melhor utilização de qualquer tecnologia só pode ser feita através da obtenção de conhecimento suficiente sobre ela. Os PPTs criados pela SlideTeam ajudarão em todos os aspectos a compreender profundamente o conceito no menor tempo possível. Portanto, não espere mais e baixe estes slides para aprimorar sua compreensão sobre essa tecnologia disruptiva.
