O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um tipo de IA. Ele usa um método de análise de dados que automatiza a criação de modelos ao coletar e interpretar grandes conjuntos de dados.
O aprendizado de máquina geralmente segue um processo específico, descrito abaixo:
- Coleta de dados
Dados confiáveissão coletados para que possam ser usados para informar o modelo preditivo. - Preparação dos dados
Os dados coletados são reunidos, os detalhes irrelevantes são removidos e todos os ajustes necessários são feitos (como corrigir erros, remover dados duplicados etc.). Os dados são divididos em dois conjuntos: dados de treinamento, que são a maior parte do conjunto de dados e serão usados com o modelo de aprendizado de máquina e dados de avaliação, que são usados para testar a eficácia do modelo após o treinamento. - Seleção de um modelo
Um modelo é selecionado. Existem muitos modelos diferentes de aprendizado de máquina e alguns são mais adequados para casos de uso específicos do que outros. - Treinamento
Os dados refinados são usados dentro do modelo escolhido para melhorar gradualmente a capacidade preditiva desse modelo. - Avaliação
Depois que o modelo foi treinado nos dados de treinamento, ele agora é testado nos dados de avaliação. Ao introduzir novos dados no modelo, a eficácia das habilidades preditivas dele pode ser avaliada. - Ajuste de parâmetros
Após o modelo ter sido avaliado, parâmetros de teste específicos podem ser ajustados para produzir melhores resultados. - Previsão
O valor final do modelo é percebido e é usado em configurações reais para fazer previsões fundamentadas com base nos dados disponíveis.
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