Introdução à Machine Learning
Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é um subcampo da Inteligência Artificial que se baseia no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender padrões a partir de dados e fazer previsões ou decisões sem a necessidade de programação explícita. Essa abordagem tem sido amplamente aplicada em diversas áreas, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação e análise de dados.
Os algoritmos de Machine Learning podem ser classificados em três categorias principais:
Aprendizado Supervisionado: Utiliza dados rotulados para treinar modelos que fazem previsões sobre novos dados. Exemplos incluem regressão linear e redes neurais.
Aprendizado Não Supervisionado: Explora padrões ocultos nos dados sem rótulos predefinidos, como nos algoritmos de clustering.
Aprendizado por Reforço: Baseia-se na interação com um ambiente e no recebimento de recompensas ou penalidades para otimizar uma estratégia de tomada de decisão.
Para aprofundar o conhecimento em Machine Learning, recomenda-se os seguintes materiais:
Livros
"Pattern Recognition and Machine Learning" – Christopher Bishop
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" – Aurélien Géron
"The Elements of Statistical Learning" – Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman
Sites e Cursos Online
Kaggle – plataforma com datasets e desafios práticos
Scikit-Learn Documentation – documentação da principal biblioteca para ML em Python
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