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title: Machine Learning
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localeTitle: Aprendizado de Máquina
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## Aprendizado de Máquina
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Arthur Samuel, pioneiro em inteligência artificial, definiu o Machine Learning em 1959 como "o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente".
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Uma definição mais formal de Machine Learning é fornecida pelo Prof Tom Mitchell da CMU:
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> "Diz-se que um programa de computador aprende com a experiência E em relação a alguma classe de tarefas T e medida de desempenho P se seu desempenho em tarefas em T, como medido por P, melhora com a experiência E."
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Considere o exemplo de um algoritmo de aprendizado de máquina que joga xadrez. Neste exemplo, `E` refere-se à experiência de jogar xadrez, `T` é a tarefa de jogar xadrez e `P` denota a probabilidade de o programa vencer o próximo jogo de xadrez.
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O aprendizado de máquina é exatamente como um ser humano aprende. Por exemplo, se um humano quiser aprender a jogar poker, ele aprenderá primeiro as regras. Em seguida, ele tentará obter experiência jogando o jogo. Essa experiência nada mais é do que um enorme conjunto de dados para uma máquina, usando o qual ela pode tomar decisões inteligentes reagrupando o problema proposto.
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Em geral, os problemas de aprendizado de máquina podem ser classificados em aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Na aprendizagem supervisionada, você tem a entrada e a saída rotulada e suspeita que existe uma relação entre a entrada e a saída rotulada. Quando você não sabe qual é o resultado rotulado nem se existe um relacionamento, o aprendizado não supervisionado ajudará a encontrar a estrutura em seus dados, se houver um.
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Nós cobrimos duas categorias principais de aprendizado de máquina, mas há quatro categorias amplas de aprendizado de máquina:
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1. Aprendizado supervisionado
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2. Aprendizagem não supervisionada
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3. Aprendizagem Semi-supervisionada
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4. Aprendizagem por Reforço
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### Aprendizado supervisionado
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O aprendizado supervisionado é a tarefa de aprendizado de máquina de inferir uma função a partir de dados de treinamento supervisionados. O treinamento Os dados consistem em um conjunto de exemplos de treinamento. Na aprendizagem supervisionada, cada exemplo é um par que consiste em um objeto de entrada (tipicamente um vetor) e um valor de saída desejado (também chamado de sinal de supervisão). Além disso, o aprendizado supervisionado pode ser tomado como 2 paradigma, classificação e regressão.
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#### Fluxograma básico / etapas para aprendizado supervisionado
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1. Colecione o conjunto de treinamento.
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2. Divide o conjunto de treinamento em objeto de entrada (recursos) e objeto de saída (classes ou valor)
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3. Decida o que você irá aplicar, regressão ou classificador
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4. Decida qual algoritmo você aplicará, SVM, deep net, etc.
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5. Execute o algoritmo no conjunto de treinamento e use o modelo para previsões
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#### Cursos:
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1. [Introdução ao aprendizado de máquina](https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120?autoenroll=true)
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2. [Machine Learning - Ministrado por: Andrew Ng](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
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3. [Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina com Python - Hands On!](https://www.udemy.com/data-science-and-machine-learning-with-python-hands-on/)
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4. [Aprendizado de Máquina](http://ciml.info/)
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5. [O Analytics Edge - ministrado por: MIT](https://www.edx.org/course/the-analytics-edge)
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#### Recursos de vídeo:
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1. [Canal do Youtube de Siraj Raval](https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A)
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2. [Canal do Youtube da Sentdex](https://www.youtube.com/channel/UCfzlCWGWYyIQ0aLC5w48gBQ)
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#### Mais Informações:
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1. [Aprendizado de Máquina na Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning)
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2. [Aprendizado de Máquina Desmistificado: Youtube](https://www.youtube.com/watch?v=83uAOzhzs-U)
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3. Se você quiser uma breve introdução ao aprendizado de máquina e preferir vídeos, experimente este [vídeo de introdução ao aprendizado de máquina](https://youtu.be/cKxRvEZd3Mw)
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4. Se você quiser saber como proceder com o aprendizado de máquina de aprendizado, dê uma olhada neste [vídeo](https://youtu.be/nKW8Ndu7Mjw)
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## Laboratório
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[Criando Aplicativos Inteligentes com o Estúdio de Aprendizado de Máquina do Azure](https://github.com/Microsoft/computerscience/blob/master/Labs/AI%20and%20Machine%20Learning/Azure%20Machine%20Learning/Azure%20Machine%20Learning%20(Node).md) |