O Machine Learning é um campo de estudo que utiliza algoritmos e modelos matemáticos para introduzir nos sistemas computorizados a capacidade de aprender, sendo uma das áreas de maior relevo da inteligência artificial (AI).
Existem duas categorias principais:
- Sistemas supervisionados são aqueles que recebem como entrada vários dados previamente classificados para que o sistema aprenda com eles e, assim, consiga sozinho classificar novas entradas.
- Sistemas não supervisionados são aqueles capazes de inferir padrões através de dados sem qualquer classificação prévia; sendo úteis sempre que esta classificação não está disponível ou é difícil de obter.
No dia a dia são várias as aplicações em que é utilizado Machine Learning.
Um dos casos é o dos sistemas de GPS, que usam vários algoritmos para indicar a melhor rota possível para cada viagem, e de cada vez que usamos um sistema de GPS estamos a fornecer mais dados para melhorar esse sistema. Outros exemplos são os filtros de SPAM, motores de busca, etc.
O Machine Learning é também usado em várias soluções industriais. Por exemplo, na visão computacional, onde é necessário encontrar padrões para detetar defeitos em peças, ou para soluções robóticas de pick-and-place, entre muitas outras aplicações.
As soluções de Machine Learning são também muitas vezes integradas em sistemas de recolha/análise de dados a nível industrial (como, por exemplo, IIoT), possibilitando a geração de informação analítica para melhorar as decisões das empresas e aumentar a eficiência de produção.
A Controlar acumula anos de experiência no desenvolvimento de aplicações que integram Machine Learning, como os sistemas de visão ou sistemas de automação com integração de robôs. Ultimamente, a empresa tem-se dedicado também a sistemas de IoT, com aplicação de algoritmos de Machine Learning.
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Este vídeo introdutório ajuda a compreender o conceito e as suas aplicações:
