Um subconjunto de inteligência artificial (IA) , aprendizado de máquina (ML) é a área da ciência computacional que se concentra na análise e interpretação de padrões e estruturas em dados para permitir a aprendizagem, raciocínio e tomada de decisões fora da interação humana. Simplificando, o aprendizado de máquina permite que o usuário alimente um algoritmo de computador uma quantidade imensa de dados e faça com que o computador analise e tome recomendações e decisões baseadas em dados com base apenas nos dados de entrada. Se forem identificadas correções, o algoritmo pode incorporar essas informações para melhorar sua futura tomada de decisão.
O aprendizado de máquina é composto por três partes:
Inicialmente, o modelo recebe dados de parâmetros para os quais a resposta é conhecida. O algoritmo é então executado, e os ajustes são feitos até que a saída do algoritmo (aprendizagem) concorde com a resposta conhecida. Neste ponto, quantidades crescentes de dados são input para ajudar o sistema a aprender e processar decisões computacionais mais altas.
Os dados são a força vital de todos os negócios. As decisões orientadas pelos dados fazem cada vez mais a diferença entre acompanhar a concorrência ou ficar para trás. O aprendizado de máquina pode ser a chave para liberar o valor dos dados corporativos e dos clientes e adotar decisões que mantenham uma empresa à frente da concorrência.
Os avanços na IA para aplicações comoprocessamento de linguagem natural (NLP) evisão computacional (CV)estão ajudando indústrias como serviços financeiros, saúde e automotivo a acelerar a inovação, melhorar a experiência do cliente e reduzir custos. O aprendizado de máquina tem aplicações em todos os tipos de indústrias, incluindo fabricação, varejo, saúde e ciências da vida, viagens e hospitalidade, serviços financeiros e energia, matéria-prima, e utilitários. Os casos de uso incluem: