Oh, cara, aqui está, a seção que soa mais legal em todo o curso, aprendizado de máquina.
Agora, ao longo do curso, aprendemos que as máquinas são muito, muito boas em certas
coisas, elas podem realizar tarefas muito, muito rápido.
E aprendemos por meio do Python que podemos controlar essas máquinas e fazer com que façam tarefas para nós.
Agora, essas máquinas ou computadores são realmente bons em coisas que podemos descrever, certo?
Que podemos escrever em código if else blocks para fazer algo.
Os computadores são realmente bons para trabalhar em tarefas que tenham essas regras definidas até um jogo de
xadrez.
Direito.
Quando você joga uma partida de xadrez contra um computador, poderíamos tecnicamente ter bloqueios if else muitos deles para ver como
mover cada peça e quais são os prós e os contras.
Mas então, assim que deixamos de ter essas regras específicas, as coisas começam a quebrar.
Por exemplo, o que é um gato?
Se você pudesse descrever isso para um computador ou se tivesse que programar em Python e tentasse escrever esse
código em Python, você seria capaz.
Quer dizer, claro, você pode dizer, ei, um gato tem pele.
Um gato tem bigodes, um gato mia.
Mas então o computador pergunta de volta, o que é uma refeição?
O que é pele?
As coisas se tornam mais difíceis de descrever.
O mais difícil é para nós dizer às máquinas o que fazer.
Nesta seção, vamos abordar esse problema e resolver esse problema usando algo chamado aprendizado de
máquina, e você definitivamente já ouviu falar nisso, porque é uma grande palavra da moda agora em nosso setor,
porque com o aprendizado de máquina, você tem tantos aplicativos.
Poderíamos ter carros autônomos, robôs, processamento de visão, recomendação de processamento de linguagem,
motores, traduções, previsões de preços de ações.
Existem tantos aplicativos.
O objetivo do aprendizado de máquina é fazer com que as máquinas ajam cada vez mais como humanos, porque quanto mais
inteligentes elas ficam, mais elas nos ajudam, humanos, a atingir nossos objetivos.
Agora, nesta seção, vamos passar por cima de algumas teorias para nos familiarizar com este tópico
e, em seguida, fazer três projetos em ciência de dados e aprendizado de máquina para entender este tópico um pouco mais.
Não se preocupe.
Não se intimide.
Vamos tentar simplificar as coisas e nos divertir ao longo do caminho.
Vamos começar.