O Machine Learning, também conhecido como aprendizado de máquina, é uma área da inteligência artificial que se dedica a criação de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprender com base em dados.
Essa abordagem revolucionou a maneira como as máquinas lidam com tarefas complexas, capacitando-as a fazer previsões, tomar decisões e realizar tarefas diversas sem intervenção humana direta.
Nos próximos tópicos, exploraremos as principais características do Machine Learning, incluindo seu funcionamento, exemplos e métodos.
O que é Machine Learning?
O Machine Learning refere-se à capacidade dos sistemas de analisar um elevado número de dados de forma autônoma, melhorando seu desempenho em situações específicas sem precisar de intervenção humana.
Nesse sentido, com a utilização da Inteligência Artificial do Machine Learning, as máquinas conseguem reconhecer padrões de dados, compreender a relação entre eles e, com isso, aprender e executar tarefas automaticamente.
Sendo assim, as possibilidades dessa tecnologia são imensuráveis, pois os algoritmos de Machine Learning são pautados em dados para verificar e interpretar padrões.
Dessa forma, a partir disso, é possível não apenas solucionar intercorrências, mas também fornecer respostas e realizar previsões profundas e surpreendentes.
Como funciona o Machine Learning?
O foco do machine learning consiste na relação matemática entre diversas combinações de dados de entrada e saída.
Nesse contexto, o modelo de aprendizado em máquina não reconhece essa relação previamente, porém consegue deduzir ao obter com um conjunto de dados adequados.
Sendo assim, cada algoritmo de machine learning é elaborado a partir de uma função matemática ajustável, podendo o princípio subjacente ser compreendido da seguinte maneira:
- Alimentar o algoritmo oferecendo combinações de entrada/saída (i/o)- (2,10), (5,19) e (9,31);
- O algoritmo realiza o cálculo da relação entre entrada e saída como: o=3*i+4
- Posteriormente, é inserido a entrada 7 e solicitamos uma previsão de saída. Assim, o algoritmo é capaz de calcular de forma automática a saída com 25.
Apesar de ser uma visão simplificada, o machine learning é pautado na ideia de que todos os conjuntos de dados complexos podem ser relacionados matematicamente por sistemas computacionais.
No entanto, isso só é possível caso haja dados e a capacidade de processamento adequados para essa tarefa. Dessa forma, a precisão de saída está diretamente ligada à extensão dos dados de entrada disponíveis.
Diferença entre Machine Learning e IA
A inteligência artificial inclui a concepção de máquinas capazes de reproduzir a inteligência humana, enquanto o machine learning não.
Nesse sentido, a finalidade do aprendizado de máquina é instruir uma máquina a executar uma determinada tarefa e fornecer resultados exatos por meio da identificação de padrões.
Confira, logo abaixo, outras diferenças entre a inteligência artificial e o machine learning:
Inteligência Artificial:
- Uma máquina simples é capaz de simular a inteligência humana
- Objetiva criar um sistema inteligente apto a realizar tarefas complexas
- Capaz de desenvolver sistemas que podem abordar questões complexas sem intervenção humana
- Extensa base de aplicativos
- Utilização de tecnologias para reproduzir a capacidade humana de tomar decisões
- Operação em diversos tipos de dados: estruturados, semiestruturados e não estruturados
- Utilização de lógica e árvores de decisão para aprender, raciocinar e fazer correções
Machine Learning:
- Uma máquina é capaz de adquirir conhecimento de maneira autônoma com base em dados históricos
- Objetiva desenvolver máquinas que possam aprender com os dados, aumentando a precisão de saída
- A partir de dados, as máquinas conseguem realizar determinadas taradas e oferecer resultados exatos
- Restrição de aplicativos
- Uso de algoritmos de autoaprendizagem para criar modelos preditivos
- Processamento de dados estruturados e semiestruturados
- Sistema apoia em modelos estatísticos para aprendizagem e podem realizar ajustes com base em novos dados
Exemplos de Machine Learning
O Machine Learning pode ser empregado em diversos segmentos. Confira, logo abaixo, alguns exemplos de aplicação desse sistema:
Banco de dados autônomos
Por meio do machine learning, bancos de dados autônomos executam automaticamente diversas tarefas anteriormente conduzidas por um administrador (DBA).
Com isso, o profissional é capaz de realizar outras tarefas, o que reduz o risco de falhas humanas que poderiam causar a indisponibilidade da aplicação.
Prevenção de fraudes em sistemas de pagamento
Tentativas de fraudes utilizando cartões de créditos e outras formas de pagamento ocorrem a todo momento ao redor do mundo.
Nesse contexto, o machine learning tem possibilitado que sistemas antifraude impeçam grande parte dessas atividades.
Tradução de textos
Uma tradução direta não é suficiente, haja vista que é necessário considerar contextos, variações linguísticas locais, entre outros fatores. Assim, com o machine learning, os tradutores automáticos estão se tornando mais precisos.
Sugestão de conteúdos
Os serviços de streaming de vídeos e aúdio utilizam o machine learning para examinar o histórico de conteúdos visualizados ou descartados pelo usuário, oferecendo sugestões personalizadas com base em suas preferências.
Métodos de Machine Learning
Os métodos de machine learning abrangem três categorias, as quais são:
Aprendizado de máquina supervisionado
O aprendizado supervisionado utiliza agrupamentos de dados rotulados para ensinar algoritmos a classificar ou indicar resultados com exatidão.
Conforme os dados são inseridos, o modelo ajusta seus parâmetros até ser organizado corretamente. Isso é parte do processo de validação cruzada para o modelo evitar o overfitting ou o underfitting.
Nesse contexto, o aprendizado supervisionado é útil para solucionar diversas intercorrências, como separar spam da caixa de entrada. Alguns dos métodos utilizados incluem redes neurais, regressão linear e regressão logística.
Aprendizado de máquina não supervisionado
O aprendizado de máquina não supervisionado utiliza algoritmos de machine learning para examinar e reunir conjuntos de dados não rotulados – clusters.
Sendo assim, tais algoritmos identificam padrões ou agrupamentos de dados sem depender da orientação humana.
A habilidade desse método em identificar similaridades e diferenças nos dados é fundamental para uma análise exploratória, tática de venda cruzada, segmentação de clientes e detecção de padrões em imagens.
Além disso, também é empregado para reduzir a complexidade dos modelos, por meio da redução de dimensionalidade, com métodos como Análise de Componentes Principais (PCA) e Decomposição de Valor Singular (SVD).
Aprendizado semi supervisionado
O aprendizado semi supervisionado representa um modelo intermediário entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado.
Nesse contexto, durante o processo de treinamento, é utilizado um conjunto de dados rotulados menor para classificar e extrair características de um conjunto de dados maior e não rotulados.
Essa abordagem pode solucionar o problema da escassez de dados rotulados para algoritmos de aprendizagem supervisionada. Além disso, é útil quando a rotulagem de dados apresenta um custo elevado.
