Tudo bem, eu sei onde você está pensando, você está pensando, Andre.
Não tenho ideia do que você está falando.
O que é aprendizado de máquina?
Você realmente não me disse nada.
Não tenho nada a que me inscrever.
Bem, vamos voltar a este tópico de máquinas e computadores e ao fato de que eles realmente não entendem as
palavras.
Direito.
Se eu perguntar ao meu computador, hey, isso é uma cobra?
Este é um python?
Meu computador não terá ideia do que estou falando.
Quando eu olho para a imagem de uma cobra, não importa a cor, não importa se é um
desenho animado ou uma imagem da vida real ou se tem diferentes direções com diferentes animais, posso identificar
uma cobra imediatamente.
Nossos cérebros simplesmente sabem.
Mas para dizer ao meu computador o que é uma cobra.
É quase impossível né, porque são tantos fatores, uma cobra não tem pernas e braços, mas.
Um avião não tem pernas e braços.
Uma cobra tem escamas, mas o computador vai me perguntar o que são escamas?
Mas com o aprendizado de máquina, podemos realmente ensinar um computador a saber o que é uma cobra, ou pelo menos fingir que
sabe.
Então, como fazemos isso?
Bem, você se lembra deste diagrama.
Espero.
É simplesmente o que fazemos na programação, isto é, damos uma entrada, digamos, uma lista de um,
dois, três, damos a uma função e há uma saída de dois, quatro, seis.
Então, claramente, esta função multiplica os itens da nossa lista por dois e, frequentemente, nossos programas são
procedimentais.
Ou seja, temos se isso, então aquilo, então esse tipo de condição, a gente diz ao computador o que
fazer.
Escrevemos como programadores a entrada.
E a função e tudo o que o computador faz é apenas calcular usando a entrada e a função, a
saída, e pode fazer isso muito, muito rápido para nós, em vez de ter um humano fazendo algo quando
digamos que uma lista tem milhões de itens .
O aprendizado de máquina muda essa ideia.
Ele diz, ei, dê-me a entrada e me dê o que você deseja que seja a saída, ou seja, dê-me todos os dados que
você possui.
E já agora, diga-me qual é a resposta ou pelo menos qual o output que pretende.
Portanto, neste caso, quero que a entrada seja uma lista de um, dois e três e a saída seja uma lista de
dois, quatro e seis.
E a parte interessante é que, como desenvolvedores, damos essa entrada e saída, mas com o aprendizado de máquina, dizemos, ei máquina,
você descobre o que é essa função, porque se eu der, digamos, em vez de uma lista, uma lista de
todas essas fotos de cobras ou talvez de animais, e eu quero que você me diga se essa imagem
tem uma cobra ou não, ou talvez essas cem imagens, qual delas tem cobras?
Bem, eu não sei como te dizer como fazer isso.
Então, em vez disso, você mesmo descobre.
Aqui estão todas as fotos e aqui está o que eu espero que a saída seja, cobra ou não cobra.
E com o aprendizado de máquina, a função é gerada ou criada pela máquina, parece muito legal, não é?
E isso é aprendizado de máquina.
É simplesmente uma função.
Portanto, em vez de escrevermos a função como fizemos antes com o aprendizado de máquina, a máquina escreve a
função, apenas fornecemos a entrada e a saída e a palavra função pode ser substituída por um
modelo.
Você já deve ter ouvido falar da palavra modelo de aprendizado de máquina.
Isso é tudo que um modelo é.
É uma função que recebe uma entrada e retorna uma saída.
Outra palavra pode ser algoritmo, um algoritmo de aprendizado de máquina, um bot de aprendizado de máquina e, no final do
dia, é um cérebro.
Estamos fingindo que esta máquina é um cérebro que entende as entradas e nos dá a saída desejada.
Agora, o efeito colateral interessante disso é que, muitas vezes, quando falamos sobre modelos de aprendizado
de máquina, essas funções são realmente difíceis de entender porque o computador vem com essa função como um ser
humano, é difícil realmente entender como ela funciona.
E, à medida que esses modelos ficam cada vez mais complexos, fica cada vez mais difícil para nós, como
desenvolvedores, entender como isso funciona, o que levanta muitos problemas.
Mas não precisamos entrar nisso.
Agora, como você pode ver, a parte principal disso é que para treinar essa máquina, para criar essa função, temos
que fornecer dados a ela.
E para que seja realmente bom, temos que fornecer muitos e muitos dados.
Em seguida, queremos testar para ter certeza de que os dados que fornecemos nos dão a saída correta.
Portanto, no final do dia, o aprendizado de máquina é simplesmente um computador escrevendo sua própria função com base nas
entradas e saídas.
Isso é muito legal, não é?
Te vejo no próximo vídeo.
Tchau.