O que é: Jargão de Machine Learning
Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma área da inteligência artificial que se baseia no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem aos computadores aprender e realizar tarefas sem serem explicitamente programados para isso. Essa tecnologia tem revolucionado diversos setores, incluindo a gestão pública, ao possibilitar a análise de grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente.
Algoritmo de Aprendizado Supervisionado
Um dos principais tipos de algoritmo de Machine Learning é o de Aprendizado Supervisionado, que consiste em treinar o modelo com um conjunto de dados rotulados, ou seja, em que a saída desejada já é conhecida. Isso permite que o algoritmo aprenda a fazer previsões ou classificações com base nos padrões identificados nos dados de treinamento.
Redes Neurais Artificiais
As Redes Neurais Artificiais são modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano, compostos por neurônios artificiais interconectados. Essas redes são capazes de aprender a partir dos dados e ajustar seus pesos de acordo com os erros cometidos, tornando-se cada vez mais precisas em suas previsões.
Deep Learning
O Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que utiliza redes neurais profundas para realizar tarefas complexas, como reconhecimento de padrões em imagens, processamento de linguagem natural e tradução automática. Essa tecnologia tem sido amplamente aplicada em projetos de gestão pública para otimizar processos e tomar decisões mais assertivas.
Algoritmo de Aprendizado Não Supervisionado
Ao contrário do Aprendizado Supervisionado, o Aprendizado Não Supervisionado não requer dados rotulados para treinar o modelo. Nesse caso, o algoritmo busca identificar padrões e estruturas nos dados de forma autônoma, agrupando-os em categorias ou clusters que podem ser úteis para a gestão pública na identificação de tendências e insights.
Aprendizado por Reforço
O Aprendizado por Reforço é uma abordagem em que o algoritmo aprende através da interação com o ambiente, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações. Esse método é utilizado em situações em que o modelo precisa aprender a tomar decisões sequenciais, como no planejamento de políticas públicas ou na otimização de recursos.
Overfitting e Underfitting
Dois problemas comuns em modelos de Machine Learning são o Overfitting, em que o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e perde a capacidade de generalização, e o Underfitting, em que o modelo é muito simples para capturar a complexidade dos dados. Esses fenômenos podem impactar a eficácia das soluções aplicadas na gestão pública.
Feature Engineering
O Feature Engineering é o processo de seleção e transformação de variáveis nos dados de entrada para melhorar o desempenho dos modelos de Machine Learning. Na gestão pública, essa técnica pode ser utilizada para identificar variáveis relevantes em políticas públicas, projetos de infraestrutura e outras áreas de atuação governamental.
Validação Cruzada
A Validação Cruzada é uma técnica utilizada para avaliar a capacidade de generalização de um modelo de Machine Learning, dividindo os dados em conjuntos de treinamento e teste de forma iterativa. Esse método é essencial na gestão pública para garantir a confiabilidade das previsões e decisões baseadas em modelos de Machine Learning.
AutoML
O AutoML é uma abordagem que utiliza técnicas de automação para facilitar o desenvolvimento e implementação de modelos de Machine Learning, reduzindo a necessidade de conhecimento especializado em programação e estatística. Essa ferramenta tem sido cada vez mais adotada na gestão pública para acelerar a adoção de soluções baseadas em inteligência artificial.