‫Vamos voltar a esse tópico de máquinas e computadores e ao fato de que eles realmente não entendem
‫palavras, certo?
‫Se eu perguntar ao meu computador, hey, isso é uma cobra?
‫Este é um python?
‫Meu computador não terá ideia do que estou falando.
‫Quando eu olho para a imagem de uma cobra, não importa a cor, não importa se é um
‫desenho animado ou uma imagem da vida real ou se tem diferentes direções com diferentes animais, posso identificar
‫uma cobra imediatamente.
‫Nossos cérebros simplesmente sabem.
‫Mas para dizer ao meu computador o que é uma cobra.
‫É quase impossível né, porque são tantos fatores, uma cobra não tem pernas e braços, mas.
‫Um avião não tem pernas e braços.
‫Uma cobra tem escamas, mas então o computador vai me perguntar, o que são escamas?
‫Mas, com o aprendizado de máquina, podemos realmente ensinar um computador a saber o que é uma cobra ou pelo menos fingir que
‫sabe.
‫Então, como fazemos isso?
‫Bem, você se lembra deste diagrama.
‫Espero.
‫É simplesmente o que fazemos na programação, isto é, damos uma entrada, digamos, uma lista de um,
‫dois, três, damos a uma função e há uma saída de dois, quatro, seis.
‫Então, claramente, esta função multiplica os itens da nossa lista por dois e, frequentemente, nossos programas são
‫procedimentais.
‫Ou seja, temos se isso, então aquilo, então esse tipo de condição, a gente diz ao computador o que
‫fazer.
‫Escrevemos como programadores a entrada.
‫E a função e tudo o que o computador faz é apenas calcular usando a entrada e a função, a
‫saída, e pode fazer isso muito, muito rápido para nós, em vez de ter um humano fazendo algo quando
‫digamos que uma lista tem milhões de itens .
‫O aprendizado de máquina muda essa ideia.
‫Ele diz, ei, dê-me a entrada e me dê o que você deseja que seja a saída, ou seja, dê-me todos os dados que
‫você possui.
‫E já agora, diga-me qual é a resposta ou pelo menos qual o output que pretende.
‫Portanto, neste caso, quero que a entrada seja uma lista de um, dois e três e a saída seja uma lista de
‫dois, quatro e seis.
‫E a parte interessante é que, como desenvolvedores, damos essa entrada e saída, mas com o aprendizado de máquina, dizemos, ei máquina,
‫você descobre o que é essa função, porque se eu der, digamos, em vez de uma lista, uma lista de
‫todas essas fotos de cobras ou talvez de animais, e eu quero que você me diga se essa imagem
‫tem uma cobra ou não, ou talvez essas cem imagens, qual delas tem cobras?
‫Bem, eu não sei como te dizer como fazer isso.
‫Então, em vez disso, você mesmo descobre.
‫Aqui estão todas as imagens e espero que a saída seja snake ou não snake, e
‫com o aprendizado de máquina, a função é gerada ou criada pela máquina.
‫Parece muito legal, não é?
‫E isso é aprendizado de máquina.
‫É simplesmente uma função, então, em vez de escrevermos a função como fizemos antes com o aprendizado de máquina, a
‫máquina escreve a função, apenas fornecemos a entrada e a saída e a palavra função pode ser
‫substituída por um modelo.
‫Você já deve ter ouvido falar da palavra modelo de aprendizado de máquina.
‫Isso é tudo que um modelo é.
‫É uma função que recebe uma entrada e retorna uma saída.
‫Outra palavra pode ser algoritmo, um algoritmo de aprendizado de máquina, um bot de aprendizado de máquina e, no final do
‫dia, é um cérebro.
‫Estamos fingindo que esta máquina é um cérebro que entende as entradas e nos dá a saída desejada.
‫Agora, o efeito colateral interessante disso é que, muitas vezes, quando falamos sobre modelos de aprendizado
‫de máquina, essas funções são realmente difíceis de entender porque o computador vem com essa função como um ser
‫humano, é difícil realmente entender como ela funciona.
‫E, à medida que esses modelos ficam cada vez mais complexos, fica cada vez mais difícil para nós, como
‫desenvolvedores, entender como isso funciona, o que levanta muitos problemas.
‫Mas não precisamos entrar nisso.
‫Agora, como você pode ver, a parte principal disso é que para treinar essa máquina, para criar essa função, temos
‫que fornecer dados a ela.
‫E para que seja realmente bom, temos que fornecer muitos e muitos dados.
‫Em seguida, queremos testar para ter certeza de que os dados que fornecemos nos dão a saída correta.
‫Portanto, no final do dia, o aprendizado de máquina é simplesmente um computador escrevendo sua própria função com base nas
‫entradas e saídas.
‫Isso é muito legal, não é?
‫Te vejo no próximo vídeo.
‫Tchau.