Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é o termo utilizado para nomear a capacidade de um computador aprender sozinho. Essa habilidade é a base de várias invenções atuais como veículos que não precisam de motoristas para serem guiados e programas de detecção de fraude em cartões crédito. Em resumo “ela é um tipo de inteligência artificial que permite que os computadores tomem decisões baseadas em algoritmos que reconhecem padrões e se tornam capazes de fazer previsões” – Marcelo Taz (2017).

O termo nasceu durante uma conferência em 1956. Mas desde 1952 o engenheiro Arthur Samuel já realizava experimentos relacionados ao tema. Ele escreveu um programa que tornava possível um computador jogar damas com um humano. E a cada novo jogo o computador aprendia novas estratégias e por consequência melhorava a sua habilidade.

Com o tempo o Aprendizado de Máquina foi inserido em diversas tecnologias que utilizamos no cotidiano. Um exemplo, são as rotas sugeridas no Waze, as postagens indicadas para você no Instagram, Facebook e Twitter. Os vídeos recomendados no Youtube e até mesmo os anúncios que você vê diariamente no Gmail. Em todos eles a máquina utilizou essa ferramenta para desenvolver a ação.

Mas se você achou que tudo acontecia de modo exato se enganou completamente. Ao contrário dos humanos, as máquinas não possuem nenhum medo de errar e para acertar realizam inúmeros testes de tentativa e erro. Quando conseguem acertar compartilham o resultado imediatamente umas com as outras (a gente deveria seguir mais vezes o exemplo delas).

Se você se interessou pelo assunto recomendamos que você assista o Vídeo da Data Science Brigade sobre o tema.

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