Introdução
Modelos de aprendizado de máquina são algoritmos de computador que usam dados para fazer estimativas (palpites educados) ou decisões. Os modelos de aprendizagem automática diferem dos algoritmos tradicionais na forma como são concebidos. Quando o software de computador tradicional precisa ser melhorado, as pessoas o editam. Em contraste, um algoritmo de aprendizado de máquina usa dados para melhorar em uma tarefa específica.
Por exemplo, os filtros de spam usam aprendizado de máquina. Vinte anos atrás, os filtros de spam não tinham muitos exemplos com os quais aprender e não eram bons em identificar o que é e o que não é spam. À medida que mais spam chegou e foi rotulado como lixo por usuários humanos, os algoritmos de aprendizado de máquina ganharam mais experiência e se tornaram melhores em seu trabalho.
Botas que cabem
Ao longo deste módulo, usamos um cenário de exemplo para explicar os principais conceitos de aprendizado de máquina.
Neste cenário, você possui uma loja que vende arreios para cães de resgate de avalanches e, recentemente, expandiu para vender também botas para cachorros. Todos os clientes parecem escolher os tamanhos de arnês corretos, mas estão constantemente encomendando botas de cachorro que são do tamanho errado. Você sabe que a maioria dos clientes compra arreios e botas na mesma transação, o que lhe dá uma ideia: talvez você possa aproximar quais botas de cachorro são do tamanho correto, dependendo do arnês escolhido. Em seguida, você pode avisar os clientes se as botas que eles selecionaram provavelmente têm o tamanho incorreto antes de fazerem a compra.
Durante este módulo, criamos um modelo de aprendizagem automática que implementa esta ideia. Ao longo do caminho, usamos esse cenário para apresentar alguns conceitos básicos de aprendizado de máquina e demonstrar como usá-los em um ambiente prático.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, irá:
- Explore como o aprendizado de máquina difere do software tradicional.
- Crie e teste um modelo de aprendizagem automática.
- Carregue um modelo e use-o com novos dados.
Pré-requisitos
Nenhuma