{"id":984364,"date":"2024-09-26T09:18:10","date_gmt":"2024-09-26T16:18:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=984364"},"modified":"2024-09-26T09:18:29","modified_gmt":"2024-09-26T16:18:29","slug":"modelos-de-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/modelos-de-machine-learning\/","title":{"rendered":"Modelos de machine learning: o que s\u00e3o, tipos e aplica\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n

Os modelos de machine learning, ou modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML) em intelig\u00eancia artificial (IA), capacitam os computadores a aprender com os dados e a fazer previs\u00f5es ou julgamentos sem a necessidade de programa\u00e7\u00e3o expl\u00edcita. <\/p>\n\n\n\n

Esses modelos s\u00e3o a base de desenvolvimentos revolucion\u00e1rios no din\u00e2mico mundo da tecnologia, oferecendo solu\u00e7\u00f5es inovadoras para problemas complexos quando a programa\u00e7\u00e3o convencional se torna insuficiente.<\/p>\n\n\n\n

Os modelos de aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o o cora\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial. Neste artigo, exploraremos os diferentes tipos de modelos, suas aplica\u00e7\u00f5es no mundo real e como escolher a melhor op\u00e7\u00e3o para atender \u00e0s suas necessidades espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n\n\n

O que \u00e9 um modelo de machine learning?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um modelo de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 um programa que permite que os computadores tomem decis\u00f5es ou fa\u00e7am previs\u00f5es com base em dados. Ele aprende com exemplos e dados anteriores para identificar padr\u00f5es de forma aut\u00f4noma.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, imagine que voc\u00ea est\u00e1 ensinando um computador a reconhecer imagens de c\u00e3es e gatos. Voc\u00ea mostraria v\u00e1rias fotos de c\u00e3es e gatos, informando quais s\u00e3o os gatos e quais s\u00e3o os cachorros. O computador aprende a partir desses exemplos e come\u00e7a a reconhecer as diferen\u00e7as entre os dois.<\/p>\n\n\n\n

Depois de ter aprendido o suficiente, voc\u00ea pode apresentar uma nova foto, e ele ser\u00e1 capaz de identificar se \u00e9 um gato ou um cachorro. Ele faz isso utilizando o conhecimento adquirido a partir das imagens de treinamento.<\/p>\n\n\n\n

Os modelos de aprendizado de m\u00e1quina funcionam como o c\u00e9rebro de um computador. Eles consistem em estruturas matem\u00e1ticas ou algor\u00edtmicas que ajudam o computador a classificar, prever ou tomar decis\u00f5es com base nas informa\u00e7\u00f5es recebidas. <\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que o modelo analisa mais dados, ele se torna mais inteligente e pode aplicar esse conhecimento para fazer suposi\u00e7\u00f5es sobre novos dados que nunca viu antes.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 um algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina <\/a>(ML) \u00e9 um conjunto de regras e procedimentos matem\u00e1ticos e estat\u00edsticos que um modelo de aprendizado de m\u00e1quina utiliza para identificar padr\u00f5es e fazer previs\u00f5es ou julgamentos com base em dados.<\/p>\n\n\n\n

Esses algoritmos permitem que os computadores aprendam com as informa\u00e7\u00f5es, encontrem padr\u00f5es e fa\u00e7am suposi\u00e7\u00f5es ou escolhas. Eles s\u00e3o a base dos modelos de aprendizado de m\u00e1quina, que s\u00e3o empregados em diversos setores para descobrir informa\u00e7\u00f5es cruciais e executar tarefas automaticamente com base no que aprenderam.<\/p>\n\n\n\n

Diferen\u00e7a entre um algoritmo de de machine learning<\/strong> e um modelo de aprendizado de m\u00e1quina<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Compreender a diferen\u00e7a entre um algoritmo e um modelo de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 fundamental ao embarcar na jornada do aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n

Um algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 compar\u00e1vel aos princ\u00edpios orientadores e procedimentos matem\u00e1ticos que formam a base do seu sistema de aprendizado. Ele funciona como um motor computacional, processando dados de entrada, transformando-os e, mais importante, aprendendo com eles.<\/p>\n\n\n\n

Por outro lado, um modelo de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 o resultado ou a representa\u00e7\u00e3o que surge ap\u00f3s a aplica\u00e7\u00e3o de um algoritmo de ML a um conjunto de dados espec\u00edfico. Ele cont\u00e9m o conhecimento ou padr\u00f5es coletados pelo algoritmo daquele conjunto de dados.<\/a> Em outras palavras, \u00e9 o resultado final do processo de aprendizado.<\/p>\n\n\n\n

Pense em um algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina como um livro de receitas que orienta o processo de aprendizado. Ele fornece instru\u00e7\u00f5es sobre como preparar um prato. Um modelo de aprendizado de m\u00e1quina, por sua vez, \u00e9 o resultado de seguir essa receita \u2014 semelhante ao prato finalizado.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de modelos de machine learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O aprendizado de m\u00e1quina abrange uma ampla gama de modelos e algoritmos, que podem ser amplamente classificados em tr\u00eas categorias: aprendizado supervisionado, n\u00e3o supervisionado e aprendizado por refor\u00e7o. <\/p>\n\n\n\n

Dentro de cada uma dessas categorias, existem v\u00e1rias subcategorias e modelos especializados. Aqui est\u00e1 uma breve descri\u00e7\u00e3o dos diferentes tipos de modelos populares de aprendizado de m\u00e1quina:<\/p>\n\n\n\n

Modelos de aprendizagem supervisionada<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Os modelos de aprendizado supervisionado utilizam dados rotulados para treinamento. O algoritmo aprende a gerar previs\u00f5es ou decis\u00f5es mapeando os dados <\/a>de entrada para r\u00f3tulos de destino conhecidos. <\/p>\n\n\n\n

Esses modelos s\u00e3o aplicados em tarefas que requerem a previs\u00e3o de um resultado com base em caracter\u00edsticas de entrada. <\/p>\n\n\n\n

Abaixo est\u00e3o alguns dos modelos populares de aprendizado de m\u00e1quina supervisionado:<\/p>\n\n\n\n