O que é Aprendizado de Máquina (ML)
O Aprendizado de Máquina (Machine Learning — ML) é um subconjunto da inteligência artificial. A IA não é um conceito novo; o ML é mais um passo na evolução da IA.
"O campo do aprendizado de máquina se preocupa com a questão de como construir programas de computador que melhoram automaticamente com a experiência." — Tom Mitchell
ML é usado dentro da ciência de dados e consiste na aplicação de algoritmos para extrair insights de dados e big data. Em vez de ser programado com regras explícitas para cada situação, um sistema de ML aprende padrões a partir dos dados e usa esses padrões para fazer previsões ou tomar decisões.
Exemplos para fixar
Exemplo 1: Um sistema tradicional de recomendação de filmes usaria regras como "se o usuário gosta de ação, sugira filmes de ação". Um sistema com ML analisa o histórico completo de visualização e descobre padrões como "usuários que assistiram A e B também gostaram de C" — sem precisar de regras manuais.
Exemplo 2: Para detectar fraudes em cartão de crédito, seria impossível programar regras para cada tipo de fraude. O ML aprende padrões de transações normais e identifica automaticamente transações que fogem do padrão — melhorando com cada nova fraude detectada.
Exemplo 3: O ML está presente na sua vida diária: quando o corretor ortográfico do celular sugere a próxima palavra, quando o Spotify recomenda uma playlist, ou quando o Netflix sugere o próximo filme. Em todos os casos, o sistema melhora automaticamente com a experiência — quanto mais você usa, melhores ficam as sugestões.