Machine Learning é a aplicação de técnicas no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender a resolver problemas a partir de exemplos. A partir de dados os algoritmos de machine learning são capazes de executar tarefas como a previsão de valores, classificação de imagens, agrupamento de informações, detecção de fraude, dentre outras.
Para começar com Machine Learning, você vai estudar os algoritmos de classificação e clusterização. Esses algoritmos incluem diversos problemas e frameworks como SkLearn e outros.
Regressão usa uma série de técnicas para a obtenção da relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Permite, por exemplo, o cálculo do número de bicicletas que serão alugadas com base na temperatura do dia ou o número de casas que serão vendidas com base na inflação. O tipo mais comum de regressão é a regressão linear.
Já os algoritmos de classificação permitem a separação de dados em diferentes classes: um e-mail é spam ou não é spam, qual a marca do carro mostrado em uma foto, ou mesmo se uma pessoa tem ou não diabetes. Tudo isso com base em quantidades enormes de dados.
Você vai poder aprender também sobre algoritmos não-supervisionados. Estes permitem dar significado a conjuntos de dados, detectando padrões anteriormente não notados nesses dados.
Agrupamento ou Clustering é uma classe de algoritmos não supervisionados que permitem o agrupamento de dados com características semelhantes. A Detecção de anomalias permite o detecção de operações fraudulentas, por exemplo. E redução de dimensionalidade ajuda a reduzir o número de atributos em conjunto de dados, tornando os dados mais fáceis de interpretar.
Na Alura você vai encontrar diversos cursos que irão te mostrar os principais algoritmos supervisionados e não-supervisionados, cursos para o uso de Machine Learning com análise e processamento de texto, além de cursos com técnicas que utilizam pacotes avançados de Deep Learning, como o Pytorch e Keras.
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