O que é Machine Learning

1. Como o Machine Learning funciona?

O Machine Learning usa modelos matemáticos e estatísticos para aprender a partir de dados. O processo geralmente envolve:

1. Coleta de dados – O sistema recebe grandes volumes de informações.
2. Treinamento do modelo – O algoritmo analisa os dados e identifica padrões.
3. Testes e ajustes – O modelo é avaliado e aprimorado para maior precisão.
4. Predição e aplicação – O modelo treinado começa a prever resultados ou automatizar decisões.

2. Principais tipos de Machine Learning

• Aprendizado supervisionado – O modelo aprende a partir de dados rotulados (exemplo: detectar e-mails como "spam" ou "não spam").
• Aprendizado não supervisionado – O sistema identifica padrões ocultos em dados sem rótulos (exemplo: segmentação de clientes).
• Aprendizado por reforço – O modelo melhora suas decisões com base em tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalizações (exemplo: robôs aprendendo a andar).

3. Aplicações do Machine Learning

• Recomendações personalizadas (Netflix, Spotify, e-commerce)
• Análises preditivas (mercado financeiro, manutenção preventiva)
• Assistentes virtuais e chatbots (Alexa, Google Assistant)
• Detecção de fraudes (bancos, cartões de crédito)
• Reconhecimento de imagens e voz (Google Lens, reconhecimento facial)

 

 

Publicação elaborada pela equipe ERPSISWEB