Machine Learning

 Essa é a área de maior sucesso da inteligência artificial hoje em dia, ensinar máquinas a como devem se comportar, utilizando exemplos ao invés de código explícito, então o funcionamento desses sistemas pode ser dividida em duas etapas:

1.Treinamento

A partir de um conjunto de dados, que iremos chamar de dataset, o programa irá se ajustar sozinho para entende-lo, e ajustar seus parâmetros internos.

2. Operação 

 Com os ajustes obtidos durante o treinamento, o sistema é aplicado em uma situação real, com novas entradas, mas da mesma linha do treinamento, por exemplo, um sistema treinado para identificar pessoas a partir de 5 medições do corpo, deverá receber durante a fase de operação, as mesmas 5 medições, mas provenientes de pessoas diferentes, então com valores diferentes,

 

Mas se já sabemos o procedimento que uma aplicação de inteligência artificial faz para operar, porque devemos usar essa ferramenta, ao invés de um programa em linguagem de programação clássica?

Inteligência artificial é utilizada em aplicações que:

• Temos a aplicação final definida, sabemos exatamente para o que o sistema funcionará;
  
• possuímos um grande número de exemplos  da aplicação desejada;
• Não possuímos um modelo matemático da aplicação. não expressamos os resultados como uma equação;

Conhecendo esses 3 requisitos e as fases de operação podemos começar a ver formas de aplicar inteligência artificial.

Fonte:
Aulas de INART, no Instituto Federal de São Paulo, campus São Paulo, com o professor Miguel Angelo de Abreu de Sousa, no período de 11/2020 até 03/2021

 Assista o vídeo sobre Machine Learning Aqui.