Aprendizado de máquina, ML, é tendência tecnológica popular com potencial para introduzir uma revolução tecnológica e o aspecto fundamental da ML explicado em detalhe centrar-se-ia nas capacidades de transformar sistemas informáticos em máquinas inteligentes, sendo que enfatiza aprendizado contínuo das máquinas na resolução de problemas como os humanos permitindo automação de tarefas, detecção de padrões e aprendizado a partir de dados históricos, sendo que aplicações em setores, como saúde, transporte, marketing e finanças, mostra capacidade em melhorar eficiência. Avanços tecnológicos permitiram que máquinas aprendessem independentemente dos conjuntos de dados de treinamento ou de suas experiências anteriores e conceitualmente se descreve ML como variante da inteligência artificial, IA, que ajuda aplicativos de software obter precisão na previsão de resultados destacando que sistemas computacionais não precisam de programação explícita para atingir objetivos desejados, o ML é subconjunto da IA e disciplina da ciência da computação focada na análise e interpretação de estruturas e padrões de dados auxiliando máquinas, aprender, raciocinar e decidir sem interação humana. Ao buscar explicações sobre como ML funciona no fluxo de trabalho de alimentação de grandes volumes de dados a algoritmo de computador, o sistema informático analisa volumes de dados para fazer recomendações e decisões baseadas em dados, conforme dados de entrada e, em caso de correção, o algoritmo utilizaria informações para melhorar capacidade de tomada de decisão no futuro, sendo que alguns dos exemplos populares de casos de uso de aprendizado de máquina incluem mecanismos de recomendação, detecção de ameaças de malware, detecção de fraudes, além de manutenção preditiva e filtragem de spam.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são os únicos elementos subjacentes às funcionalidades do aprendizado de máquina, sendo que o algoritmo computacional é o elemento central do aprendizado de máquina funcionando na determinação dos resultados ao lado do conjunto de variáveis e funcionalidades que auxiliam na tomada de decisão específica dependendo do conhecimento básico ou dados de treinamento usados para ajudar o sistema no aprendizado. Os modelos de ML pegam os dados dos parâmetros que possuem respostas conhecidas e o algoritmo é executado, em seguida, faz ajustes para garantir que a saída do algoritmo seja igual à resposta conhecida com o sistema de aprendizado de máquina utilizando mais quantidades de dados para treinamento que ajuda o sistema aprender e processar mais tarefas computacionais. Outro aspecto na discussão sobre aprendizado de máquina refere-se às variantes do ML, podendo encontrar 4 tipos distintos de ML com base em abordagens seguidas por algoritmos para melhorar a precisão das previsões sendo que as abordagens fundamentais para ML incluem ML supervisionado, não supervisionado, semi supervisionado e aprendizado por reforço, com cientistas de dados podendo escolher diferentes tipos de algoritmos conforme o tipo de entrada que precisam nas previsões dos algoritmos. A tradução automática é um dos principais aplicativos de ML semi supervisionado e se concentra no treinamento de algoritmos para tradução de idiomas de acordo com coleção de palavras diversas, sendo que os casos de uso de detecção de fraude de ML semi supervisionado concentram-se em identificar casos de fraude com coleção limitada de exemplos positivos envolvendo treinamento de algoritmos em pequenos conjuntos de dados para aplicação automática de rótulos de dados em conjuntos de dados maiores. A aprendizagem por reforço envolve programação de um algoritmo seguindo objetivo específico e coleção predefinida de regras para atingir objetivos desejados, destacando que aprendizagem por reforço é a facilidade de recompensas positivas ao algoritmo quando alcança resultados benéficos próximos do objetivo final. Os exemplos de aprendizado por reforço em algoritmos de ML fornecem base à casos de uso como robótica, gerenciamento de recursos e videogame, sendo que os robôs poderiam usar técnicas de aprendizagem por reforço para melhorar eficácia na resolução de tarefas no mundo real além de casos de uso de gerenciamento de recursos de aprendizagem por reforço auxiliando empresas usar recursos finitos junto com objetivo específico para determinar sua alocação ideal.
Moral da Nota: o funcionamento de diferentes tipos de ML mostra que serve como ferramenta para impulsionar a revolução IA, sendo que o exemplo mais notável de aplicações práticas de ML aponta à mecanismo de recomendação, por exemplo, o feed de notícias do Facebook utiliza mecanismo de recomendação em ML para personalizar o feed de notícias de cada usuário e quando o usuário faz pausa para ler um tipo específico de postagem os mecanismos de recomendação exibem postagens semelhantes no feed de notícias do usuário. Na Inteligência Empresarial o ML emergiu como contribuinte para que fornecedores de business intelligence e análises melhorem softwares ao enriquecer recursos do software de BI e análise para identificar pontos de dados, anomalias e padrões cruciais em pontos de dados e nos Assistentes virtuais inteligentes, exemplos proeminentes de ML através de combinação de aprendizado supervisionado e ML não supervisionado para interpretação da fala natural oferecendo contexto às conversas. Outro caso de uso ML é no gerenciamento de relacionamento com o cliente, cujo software CRM, Customer Relationship Management, poderia aproveitar modelos de ML para análise de e-mails e solicitar que membros da equipe de vendas respondessem mensagens importantes enquanto alguns dos sistemas avançados de CRM aproveitam ML para recomendar respostas mais eficazes. Muitas empresas utilizam ML como um dos impulsionadores de novos modelos de negócios, por exemplo, o Google utiliza ML para apresentar anúncios junto aos resultados de pesquisa para os usuários, por outro lado, algoritmos de ML apresentam limitações como exigência de conhecimento técnico e custos mais elevados na exigência de infraestrutura de software cara e conhecimento técnico de profissionais que podem exigir salários mais altos. ML é subconjunto IA e tem como objetivo simular a inteligência humana em sistemas computacionais e, melhorias na aprendizagem automática, podem fornecer bases à criação de nova geração de aplicações IA.