Aprendizado de máquina - IA tradicional
A jornada da IA começou na década de 1950, quando o poder de computação era uma fração do que é hoje. AI começou com as previsões feitas pela máquina da mesma forma que um estatístico faz previsões usando sua calculadora. Assim, todo o desenvolvimento inicial da IA foi baseado principalmente em técnicas estatísticas.
Neste capítulo, vamos discutir em detalhes o que são essas técnicas estatísticas.
Técnicas Estatísticas
O desenvolvimento dos aplicativos de IA de hoje começou com o uso de técnicas estatísticas tradicionais antiquíssimas. Você deve ter usado a interpolação em linha reta nas escolas para prever um valor futuro. Existem várias outras técnicas estatísticas que são aplicadas com sucesso no desenvolvimento dos chamados programas de IA. Dizemos “assim chamados” porque os programas de IA que temos hoje são muito mais complexos e usam técnicas muito além das técnicas estatísticas usadas pelos primeiros programas de IA.
Alguns dos exemplos de técnicas estatísticas que são usadas para desenvolver aplicativos de IA naquela época e ainda estão em prática estão listados aqui -
- Regression
- Classification
- Clustering
- Teorias de Probabilidade
- Árvores de decisão
Listamos aqui apenas algumas técnicas primárias que são suficientes para você começar na IA sem assustá-lo com a vastidão que a IA exige. Se você estiver desenvolvendo aplicativos de IA com base em dados limitados, estará usando essas técnicas estatísticas.
No entanto, hoje os dados são abundantes. Para analisar o tipo de dados enormes que possuímos, técnicas estatísticas não ajudam muito, pois têm algumas limitações próprias. Métodos mais avançados, como aprendizado profundo, são desenvolvidos para resolver muitos problemas complexos.
Conforme avançamos neste tutorial, entenderemos o que é Aprendizado de Máquina e como ele é usado para desenvolver tais aplicativos complexos de IA.