Introdução
O aprendizado de máquina é, em muitos aspectos, a interseção de duas disciplinas: ciência de dados e engenharia de software. O objetivo do aprendizado de máquina é utilizar dados para criar um modelo preditivo que possa ser incorporado a um aplicativo ou serviço de software. Para atingir esse objetivo, é obrigatória a colaboração entre os cientistas de dados, que exploram e preparam os dados antes de utilizá-los para treinar um modelo de aprendizado de máquina, e os desenvolvedores de software, que integram os modelos aos aplicativos em que são usados para prever novos valores de dados (um processo conhecido como inferência).
Neste módulo, você vai explorar alguns dos principais conceitos nos quais o machine learning se baseia, aprender a identificar diferentes tipos de modelos de machine learning e analisar como os modelos de machine learning são treinados e avaliados. Por fim, você saberá como utilizar o Microsoft Azure Machine Learning para treinar e implantar um modelo de machine learning, sem a necessidade de escrever nenhum código.
Observação
O aprendizado de máquina é baseado em técnicas matemáticas e estatísticas, algumas das quais são descritas em um alto nível neste módulo. Mas não se preocupe se você não for um especialista em matemática! O objetivo do módulo é ajudar você a obter uma intuição de como o aprendizado de máquina funciona, manteremos a matemática no mínimo necessário para entender os principais conceitos.