Entender o vocabulário de inteligência artificial e machine learning em inglês facilita a comunicação em projetos e estudos internacionais de programação. Neste guia, você aprenderá traduções precisas, termos técnicos essenciais e expressões usadas em artigos e apresentações.
O que significa machine learning em inglês e como traduzir corretamente?
Machine learning tradução é aprendizado de máquina, referindo-se a métodos que permitem que sistemas aprendam a partir de dados sem instruções explícitas. Dessa forma, o conceito engloba técnicas de construção de modelos que extraem padrões e fazem previsões.
Termos-chave: machine learning e supervised learning
“Supervised learning” significa aprendizado supervisionado, ou seja, um modelo que aprende a partir de pares de entrada e saída, enquanto “unsupervised learning” lida com padrões em dados sem rótulos.
Como usar “machine learning” em contexto profissional?
Use o termo em inglês em descrições de projetos, em títulos de apresentações e em relatórios técnicos para indicar automaticamente processos de modelagem de dados.
Qual a diferença entre machine learning e deep learning?
A principal diferença é que deep learning é um subconjunto de machine learning, mas que utiliza redes neurais profundas com múltiplas camadas para capturar padrões complexos.
Enquanto o aprendizado de máquina tradicional abrange um algoritmo de machine learning como regressão e árvores de decisão, o deep learning emprega arquiteturas inspiradas no cérebro humano para processar grandes volumes de dados.
Essa distinção ajuda a selecionar abordagens adequadas conforme a complexidade do problema.
Principais características de deep learning
Redes neurais profundas (deep neural networks) exigem grandes quantidades de dados, podem extrair automaticamente características e demandam maior poder computacional.
Quando usar cada termo?
Use “deep learning” ao referir-se a projetos que envolvem processamento de imagens, reconhecimento de voz ou modelagem de linguagem natural com grandes redes neurais.
Quais são os principais algoritmos de machine learning em inglês?
Os principais algoritmos se dividem em aprendizado supervisionado e não supervisionado, cada um com métodos específicos para tarefas diferentes; em resumo:
- Supervised learning: regression (regressão) e classification (classificação);
- Unsupervised learning: clustering (agrupamento) e dimensionality reduction (redução de dimensionalidade);
- Exemplos famosos incluem linear regression, logistic regression, k-means e PCA.
Supervised learning: regression e classification
“Regression” trata de prever valores numéricos contínuos, enquanto “classification” classifica entradas em categorias definidas.
Unsupervised learning: clustering e dimensionality reduction
“Clustering” agrupa dados semelhantes sem supervisão, e “dimensionality reduction” reduz o número de variáveis assim, mantém a informação relevante.
Exemplos de algoritmos populares
Algoritmos como support vector machines, decision trees e k-nearest neighbors são amplamente usados em projetos de aprendizado supervisionado.
Quais termos de inteligência artificial em inglês todo profissional deve conhecer?
“Artificial intelligence” (IA) é o campo amplo que engloba machine learning e deep learning; em suma, reúne as técnicas para criar sistemas inteligentes.
Artificial intelligence (IA)
Esse termo guarda a ideia de sistemas que imitam capacidades humanas, como, por exemplo, o raciocínio e tomada de decisão.
Neural network e neural architecture
“Neural network” refere-se a rede neural, e “neural architecture” à configuração de camadas e neurônios que define seu poder de representação.
Big data e data science
“Big data” descreve conjuntos massivos de dados, e “data science” é o campo que combina estatística e computação para extrair valor desses dados.
Como se chama em inglês o pré-processamento de dados em machine learning?
O pré-processamento de dados inclui várias etapas essenciais chamadas de data preprocessing, sendo que envolvem a saber: limpeza, normalização e transformação de variáveis.
Data cleaning e data normalization
“Data cleaning” elimina erros e valores anômalos, enquanto “data normalization” padroniza variáveis para manter equilíbrio nas entradas do modelo.
Feature engineering e feature selection
“Feature engineering” cria novas variáveis a partir de dados brutos, e “feature selection” escolhe atributos mais relevantes a fim de reduzir ruído.
Quais expressões de avaliação de modelo de machine learning existem em inglês?
Avaliar modelos requer métricas específicas chamadas de model evaluation metrics, usadas para medir desempenho em tarefas de predição.
Accuracy, precision, recall e F1-score
“Accuracy” mede a proporção de acertos, “precision” foca em positivos corretos, “recall” em positivos capturados, e “F1-score” equilibra precision e recall.
Confusion matrix e ROC curve
“Confusion matrix” detalha verdadeiros e falsos positivos/negativos, enquanto “ROC curve” mostra trade-off entre true positive rate e false positive rate.
Quais são as ferramentas e frameworks de machine learning com nomes em inglês?
Ferramentas populares em inglês incluem bibliotecas e frameworks que aceleram desenvolvimento de modelos.
TensorFlow e PyTorch
“TensorFlow” e “PyTorch” são frameworks de deep learning que oferecem APIs para construção e treinamento de redes neurais.
Scikit-learn e Keras
“Scikit-learn” atende aprendizado de máquina tradicional, enquanto “Keras” é uma API de alto nível para redes neurais, integrável ao TensorFlow.
Como falar em inglês sobre hyperparameter tuning e performance de modelos?
Hyperparameter tuning refere-se ao ajuste fino de parâmetros externos ao modelo, a fim de otimizar a performance. Porém, antes de ajustar, conheça as diferenças entre os métodos:
- Grid search (busca em grade) para testar combinações sistemáticas de parâmetros;
- Random search (busca aleatória) para explorar espaço de parâmetros de forma mais flexível;
- Early stopping e cross-validation para evitar overfitting.
Termos para ajustes finos: grid search e random search
“Grid search” cria grades de valores e testa exaustivamente, enquanto “random search” amostra configurações de forma randômica.
Expressões para descrever overfitting e underfitting
“Overfitting” é sobreajuste, ou seja, quando o modelo captura ruídos dos dados de treino, e “underfitting” é subajuste, quando falha em aprender padrões básicos.
O que mais saber sobre machine learning?
Confira, então, as principais dúvidas que surgem a respeito do aprendizado de máquina e termos relacionados.
O que é “algorithm” em machine learning?
Em machine learning, “algorithm” é algoritmo, a saber, o conjunto de instruções que o modelo segue para aprender a partir dos dados.
Como traduzir “training data” e “test data”?
“Training data” são dados de treinamento usados para ajustar o modelo, e “test data” são dados de teste usados para avaliar sua generalização.
Qual a diferença entre “model” e “framework”?
“Model” refere-se ao resultado do treinamento de um algoritmo, enquanto “framework” é a biblioteca ou ferramenta que fornece componentes para desenvolver modelos.
O que significa “overfitting” em português?
“Overfitting” traduz-se como sobreajuste, ou seja, é o que ocorre quando o modelo memoriza ruído e perde capacidade de generalizar em novos dados.
Como dizer “feature selection” em português?
“Feature selection” é seleção de atributos, processo de escolher variáveis mais relevantes para o treinamento do modelo.
Resumo desse artigo sobre machine learning
- Machine learning em inglês é “aprendizado de máquina” e deep learning é seu subconjunto com redes neurais profundas.
- Principais algoritmos dividem-se em supervised learning e unsupervised learning, com métodos como regressão, clustering e redução de dimensionalidade.
- Pré-processamento envolve data cleaning, normalization e feature engineering para preparar dados.
- Métricas de avaliação incluem accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix e ROC curve.
- Ferramentas populares em inglês são TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e Keras, e ajuste de hiperparâmetros usa grid search e random search.