A criação de um modelo de aprendizado de máquina envolve decidir sobre o tipo de aprendizado, selecionar uma abordagem ou algoritmo e, em seguida, treinar o modelo para otimizar seu desempenho. Essa jornada começa com abordagens tradicionais de aprendizado de máquina, como: - **Árvores de decisão** - **Regressão** - **Algoritmos de clustering** que são adequados para dados estruturados. No entanto, para lidar com grandes volumes de dados não estruturados e obter alta precisão em tarefas complexas, o aprendizado profundo, alimentado por redes neurais, torna-se a escolha certa. A escolha entre o aprendizado de máquina tradicional e o aprendizado profundo depende dos dados, do problema em questão e dos recursos disponíveis. ### Aprendizado de máquina tradicional - **Árvores de decisão** - Estruturas semelhantes a fluxogramas que auxiliam na tomada de decisões com base em recursos de dados. - **Algoritmos de regressão** - Útil para prever valores numéricos modelando relações entre variáveis. - **Algoritmos de clustering - Agrupe** dados em clusters com base na similaridade, auxiliando na segmentação e categorização de dados.  **Abordagens tradicionais de aprendizado de máquina** ### Aprendizado profundo - **Redes Neurais Artificiais** - Inspiradas no cérebro humano, essas redes se destacam no processamento de grandes quantidades de dados e padrões de aprendizado com eles. - **Redes Neurais Convolucionais (CNNs)** - Especializadas para tarefas de visão, preservando o contexto espacial das imagens. - **Redes Neurais Recorrentes (RNNs)** - Eficientes para dados sequenciais, auxiliando em tarefas como previsão de texto.  **Um modelo de aprendizado profundo** ### Aprendizado profundo avançado - **Modelos generativos** - Visam gerar novas amostras de dados semelhantes aos dados de entrada, úteis na criação de novos conteúdos. - **Arquitetura de transformadores** - Composta por codificadores e decodificadores, cruciais em tarefas de tradução de idiomas e geração de código.  Modelo de codificador-decodificador de arquitetura **de transformador**