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A tendência do Machine Learning
01
mar
Até a chegada do século XXI a Inteligência Artificial
vivia uma grande crise, conseguia fazer uma grande quantidade de raciocínios lógicos, tratar e racionalizar equações, fazer inferências, mas o volume de dados “humanos” em jogo era pequeno, o surgimento da Web e a adesão de bilhões de pessoas a ela, possibilitou um novo cenário: o Big Data, uma grande quantidade de dados humanos.
Estes dados amplos e complexos podem ser processados com resultados precisos em grande escala, com isto é possível tratá-los por máquina, de modo que a máquina “aprenda” tendências, esta aprendizagem de (não por) máquina é chamada “Machine Learning”.
Com isto é possível identificar oportunidades e evitar erros tais como, insistir em discursos “lógicos” porém fora das tendências, não se trata de ir na moda, mas justamente identifica-la para corrigi-la ou propor outras alternativas, e isto são as oportunidades reais.
O big data identifica padrões de dados, cria e analisa as conexões entre eles e torna a execução de determinada também mais inteligente, podendo contar ou não com a supervisão humana.
Nestes dois tipos, a supervisionada e não supervisionada, a “aprendizagem” de máquina será sempre essencial, na supervisionada há interação humana controlando a entrada e saída de dados e com isso interfere diretamente no treinamento de máquina, enquanto na não supervisionada, os algoritmos utilizam deep learning (aprendizagem profunda) para tratar e resolver tarefas complexas sem intervenção humana.
Um algoritmo importante para buscas semânticas foi feito por uma equipe do GitHut: Hamel Husain. Ho-Hsiang Wu e Tiferet Gazit, e dois pesquisadores da Microsoft: Miltiadis Allamanis e Marc Brockschmidt, que avalia o estado a evolução de algoritmos de busca semântica e inclusive disponibilizam o código pelo site GitHub.
https://arxiv.org/pdf/1909.09436v1.pdf
