Aprendizado De M?quina Em A??o

Aprendizado De M?quina Em A??o Alan T. Norman Voc? est? procurando um livro fundamental para come?ar com os conceitos b?sicos do Aprendizado de M?quina? Meu livro lhe explicar? os conceitos b?sicos de maneira f?cil de entender. Um vez que tiver lido esse livro, voc? ter? uma s?lida compreens?o sobre os princ?pios fundamentais que facilitar?o seu acesso a um livro mais avan?ado, caso queira aprender mais. Voc? est? procurando um livro fundamental para come?ar com os conceitos b?sicos do Aprendizado de M?quina? Meu livro lhe explicar? os conceitos b?sicos de maneira f?cil de entender. Um vez que tiver lido esse livro, voc? ter? uma s?lida compreens?o sobre os princ?pios fundamentais que facilitar?o seu acesso a um livro mais avan?ado, caso queira aprender mais. Aprendizado de M?quina em A??o Um manual para leigos Alan T. Norman Tradutora: Rafael Aguiar Copyright © Todos direitos reservados. Nenhuma parte desta publica??o pode ser reproduzida, distribu?da ou transmitida em qualquer formato ou por quaisquer meios, incluindo c?pias f?sicas, grava??o, ou outros m?todos eletr?nicos ou mec?nicos, ou por qualquer sistema de armazenamento e recupera??o de informa??es sem a pr?via permiss?o por escrito do editor, exceto no caso de breves cita??es incorporadas a revis?es cr?ticas e outros usos n?o comerciais espec?ficos permitidos pela lei de direitos autorais. ?ndice Por que escrevi esse livro (#ulink_914c54b1-33f6-5cf1-82eb-742f75abf134) Esse livro n?o ? sobre algoritmos de codifica??o de aprendizado de m?quina (#ulink_3c1eaf77-ec60-5162-9079-0181f596e553) Um manual para leigos (#ulink_fbdb4fd7-fbfb-5583-be78-b7a8ab5aaad9) Cap?tulo 1. O que ? aprendizado de m?quina? (#ulink_f9ec19bc-df9c-5109-9d02-121d08efbc01) Programa??o expl?cita vs. treinamento de algoritmos (#ulink_0a200471-5096-53d9-8488-409b700dd3ba) Defini??es: Intelig?ncia artificial vs. aprendizado de m?quina vs. redes neurais (#ulink_4e31f7a9-7061-575d-8bce-4c2a928d0089) Conceitos b?sicos (#ulink_addba496-b17c-53eb-9e0c-56e76459696c) Aprendizado supervisionado vs. n?o supervisionado (#ulink_e2f6e72c-6582-5052-9d43-55cf554336fb) Quais problemas o aprendizado de m?quina pode solucionar? (#ulink_db79f549-1a5a-5da3-980a-68640cb85fe7) A caixa preta: o que n?o sabemos sobre aprendizado de m?quina (#ulink_88361afc-7b50-55a3-8035-ff23a7fcddf4) Indo mais a fundo (#ulink_cfb68d89-c347-57ae-9433-0158ae5df100) Cap?tulo 2. Limpeza, rotulagem e curadoria de conjunto de dados (#ulink_254a7536-df3c-5ac6-9c1e-4362250601ad) Limpando o conjunto de dados (#ulink_874fc245-4dc1-5a55-8950-fc04cde52bf6) Necessidade de conjuntos de dados muito grandes para AM (#ulink_82712b42-5488-556d-ba98-d0353e87425d) Necessidade de ser bem rotulado (#ulink_9f374d7b-ea40-5985-b86c-d81439fe6799) Cap?tulo 3. Escolhendo ou Escrevendo um Algoritmo de AM (#ulink_fe51406d-08c2-5c76-bd73-e5e8a2f071d0) Conceitos b?sicos (#ulink_a2d1f4ba-b9a1-5489-b92f-d3de7cb544dd) Tipos de algoritmos populares (#ulink_f0fe4a5a-78b8-5c24-b3bc-af3789f59ab3) O que ? necess?rio para escrever um novo algoritmo (#ulink_e9d9e678-e0c3-5557-98d0-c69823a9771e) Cap?tulo 4. Treinar e implementar um algoritmo (#ulink_e3b24188-709b-5549-9977-108aa7cb5f41) Programa??o envolvida (#ulink_1d486fac-f4fc-5e17-8b52-433f7bc0c13c) Est?tica vs. din?mica (#ulink_3098ddc1-021a-52a5-9866-8ba007fdc488) Ajuste e engenharia de atributos (#ulink_f5de5db0-a35c-5e11-bc7c-d8c936e61a49) Descartando um algoritmo (#ulink_bb6c0ab8-8e8a-5308-91d6-5a6ad77f2266) Cap?tulo 5. Aplica??es do aprendizado de m?quina no mundo real (#ulink_70153711-f0f4-5989-a49e-99be5a67d9ca) Transportes (#ulink_0bff7b61-1027-565c-8950-e08e9ff95472) Recomenda??es de Produtos (#ulink_f15e4a37-25cc-5871-9320-98d873b35e9a) Finan?as (#ulink_8ce1f14d-82ed-50db-a704-522044f2fb23) Assistentes de Voz, Casas Inteligentes e Carros (#ulink_4e700274-8c94-5b39-a5e3-497f929dad16) Conclus?o (#ulink_e0a9ec03-1035-571f-9725-8fcb0acc0b8f) Sobre O Autor (#ulink_e16bbd29-c345-597f-822b-0767a55cb9b0) Livro B?nus Baleias de Bitcoins (#ulink_701ec276-9604-5e4f-abdf-75572dced144) Outros Livros do Alan T. Norman: (#ulink_5193022b-bc13-5c28-918a-77cbf7333c39) Por que escrevi esse livro Bem-vindo ao mundo do aprendizado de m?quina! A intelig?ncia artificial est? preparada para mudar o curso da hist?ria humana, talvez mais que qualquer tecnologia j? criada. Grande parte dessa revolu??o ? o aprendizado de m?quina. Aprendizado de m?quina ? a ci?ncia de ensinar computadores a fazer previs?es baseadas em dados. Basicamente, aprendizado de m?quina envolve dar a um computador um conjunto de dados e pedir a ele que fa?a uma previs?o. No in?cio, o computador far? muitas previs?es incorretas. No entanto, ap?s fazer milhares de previs?es, o computador reconfigurar? seu algoritmo, aprimorando suas previs?es. Esse tipo de previs?o computacional era imposs?vel. Os computadores simplesmente n?o conseguiam armazenar muitos dados ou process?-los suficientemente r?pido para aprenderem de forma efetiva. Atualmente, a cada ano, a intelig?ncia dos computadores aumenta em uma velocidade muito alta. Avan?os no armazenamento de dados e no poder de processamento est?o impulsionando essa tend?ncia em dire??o a m?quinas cada vez mais inteligentes. Como resultado, os computadores est?o fazendo coisas que seriam impens?veis h? apenas uma ou duas d?cadas. O aprendizado de m?quina j? est? afetando nossa vida di?ria. A Amazon usa o aprendizado de m?quina para prever quais produtos voc? vai querer comprar. O Gmail o usa para filtrar mensagens de spam da sua caixa de entrada. Suas recomenda??es de filmes na Netflix s?o baseadas em algoritmos de aprendizado de m?quina. Contudo, os impactos do aprendizado de m?quina n?o param por aqui. Os algoritmos de aprendizado de m?quina est?o fazendo previs?es para todo o tipo de atividade, da agricultura ? ?rea de sa?de. Al?m disso, seus impactos ser?o sentidos de novas formas e em novos setores a cada ano. ? medida que novas aplica??es de aprendizado de m?quina surgem, vamos gradualmente aceitando-as como parte da vida normal. No entanto, esta nova depend?ncia de m?quinas inteligentes ? um ponto de transi??o na hist?ria da tecnologia e uma tend?ncia que se acelera a cada dia. No futuro, o aprendizado de m?quina e a intelig?ncia artificial ser?o respons?veis pela automa??o de muitas tarefas feitas hoje por humanos. Carros auto-dirig?veis dependem do aprendizado de m?quina para o reconhecimento de imagem, e eles progressivamente se tornar?o parte do transporte, assim como caminh?es auto-conduzidos e outros ve?culos para o transporte de mercadorias. Atualmente, grande parte da agricultura e manufatura ? automatizada, de forma que o aprendizado de m?quina est? provendo os alimentos que consumimos e os bens que utilizamos. A tend?ncia para a automa??o est? s? acelerando. Outras aplica??es de aprendizado de m?quina podem fundamentalmente mudar tarefas feitas por humanos no dia-a-dia, na medida em que as m?quinas se tornam mais aptas para controlar processos e concluir trabalhos de conhecimento. Como o aprendizado de m?quina ter? um impacto t?o profundo na vida di?ria, ? importante que todos tenham acesso ? informa??o sobre como isso funciona. ? por isso que escrevi esse livro. O cen?rio atual de informa??es sobre aprendizado de m?quina est? dividido. Primeiramente, h? explica??es para o p?blico geral, que dificultam os conceitos. Estes "explicadores" fazem o aprendizado de m?quina parecer como algo que somente especialistas pudessem entender. Em segundo lugar, h? documentos t?cnicos escritos por especialistas para especialistas. Eles excluem o p?blico geral, com jarg?es e complexidades. Obviamente, escrever e executar um algoritmo de aprendizado de m?quina ? um feito enormemente t?cnico, e essas explica??es t?cnicas s?o importantes. No entanto, h? um buraco na atual literatura a respeito de aprendizado de m?quina. E quanto aos leigos que realmente querem entender essa revolu??o tecnol?gica, n?o necessariamente sabendo escrever c?digos, mas sim compreender as mudan?as que est?o ocorrendo ? sua volta? A compreens?o dos princ?pios b?sicos sobre aprendizado de m?quina n?o deveria estar limitada a uma elite tecnol?gica. Essas mudan?as afetar?o a todos n?s. Elas t?m consequ?ncias ?ticas, e ? importante que o p?blico saiba sobre todos os benef?cios e desvantagens do aprendizado de m?quina. ? por isso que escrevi esse livro. Se isso soa interessante para voc?, eu espero que aproveite. Esse livro n?o ? sobre algoritmos de codifica??o de aprendizado de m?quina Caso essa declara??o na introdu??o n?o tenha sido suficientemente clara: este n?o ? um livro sobre codifica??o. N?o ? para cientistas da computa??o aprenderem como criar algoritmos de aprendizado de m?quina. Para come?ar, n?o sou nem um pouco qualificado para escrever um livro sobre isso. Pessoas passam anos aprendendo as complexidades da escrita de algoritmos e redes de treinamento. Existem programas inteiros de PhD que exploram os meandros desta ?rea, desenhando em ?lgebra linear e an?lise preditiva. Se voc? mergulhar fundo nos detalhes do aprendizado de m?quina e amar isso o suficiente para obter um PhD, voc? poder? facilmente sair ganhando entre 300 e 600 mil d?lares, trabalhando para uma grande empresa de tecnologia. ? dessa forma que essas atividades s?o t?o raras e valiosas. Eu n?o tenho essas qualifica??es, e n?o vejo mal algum nisso. Se voc? chegou at? esse livro, voc? ? um iniciante interessado em aprendizado de m?quina. Provavelmente, voc? n?o ? um t?cnico, ou se ?, est? buscando um livro sobre seus fundamentos, para iniciar com os conceitos b?sicos. Como um escritor da ?rea de tecnologia, estou constantemente aprendendo sobre tecnologias. Sou um estudante de aprendizado de m?quina e lembro-me como ? ser um iniciante. Posso ajudar a explicar os conceitos b?sicos, de uma forma f?cil de entender. Uma vez que tiver lido esse livro, voc? ter? uma s?lida compreens?o sobre os princ?pios fundamentais que facilitar?o seu acesso a um livro mais avan?ado, caso queira aprender mais. Dito isso, caso sinta que j? entende os princ?pios b?sicos ou realmente queira um livro que o ensine os detalhes pr?ticos sobre como escrever e treinar um algoritmo de aprendizado de m?quina, ent?o provavelmente esse livro n?o ? para voc?. Um manual para leigos O real objetivo desse livro ? ser uma introdu??o f?cil de ler sobre aprendizado de m?quina. Meu objetivo ? escrever um livro que qualquer um possa ler, mantendo-o, ao mesmo tempo, fiel aos princ?pios sobre aprendizado de m?quina, sem inferiorizar seus conceitos. Estou certo da intelig?ncia de meus leitores, e n?o acho que um livro para iniciantes tenha que necessariamente sacrificar complexidades e nuances. Sendo assim, este n?o ? um livro grande e nem tampouco abrangente. Aqueles interessados no tema v?o querer se aprofundar atrav?s de outros livros e pesquisas. Neste livro, veremos os conceitos b?sicos e tipos de aprendizado de m?quina. Investigaremos como eles funcionam. Ent?o, exploraremos quest?es sobre conjunto de dados, e escrita e treinamento de algoritmos. Por fim, veremos casos de aplica??o do aprendizado de m?quina no mundo real, e ?reas onde ele dever? ser usado no futuro. Mais uma vez, bem-vindo ao aprendizado de m?quina. Vamos mergulhar nisso... Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=64616547&lfrom=688855901) на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.