Aprendizado de máquina - conclusão

Este tutorial apresentou o aprendizado de máquina. Agora, você sabe que o aprendizado de máquina é uma técnica de treinar máquinas para realizar as atividades que um cérebro humano pode realizar, embora um pouco mais rápido e melhor do que um ser humano médio. Hoje vimos que as máquinas podem vencer campeões humanos em jogos como Xadrez, AlphaGO, que são considerados muito complexos. Você viu que as máquinas podem ser treinadas para realizar atividades humanas em várias áreas e podem ajudar os humanos a ter uma vida melhor.

O aprendizado de máquina pode ser supervisionado ou não supervisionado. Se você tiver menor quantidade de dados e dados claramente rotulados para treinamento, opte pelo Aprendizado Supervisionado. A aprendizagem não supervisionada geralmente forneceria melhor desempenho e resultados para grandes conjuntos de dados. Se você tem um grande conjunto de dados facilmente disponível, opte por técnicas de aprendizado profundo. Você também aprendeu Aprendizado por Reforço e Aprendizado por Reforço Profundo. Agora você sabe o que são redes neurais, suas aplicações e limitações.

Finalmente, quando se trata do desenvolvimento de seus próprios modelos de aprendizado de máquina, você analisou as opções de várias linguagens de desenvolvimento, IDEs e plataformas. A próxima coisa que você precisa fazer é começar a aprender e praticar cada técnica de aprendizado de máquina. O assunto é vasto, quer dizer que há largura, mas se você considerar a profundidade, cada tópico pode ser aprendido em poucas horas. Cada tópico é independente um do outro. Você precisa levar em consideração um tópico de cada vez, aprendê-lo, praticá-lo e implementar o (s) algoritmo (s) usando um idioma de sua escolha. Esta é a melhor maneira de começar a estudar Aprendizado de Máquina. Praticando um tópico de cada vez, logo você adquirirá a largura que é eventualmente exigida de um especialista em Aprendizado de Máquina.

Boa sorte!