Machine Learning: entenda a definição, como funciona e tipos de aprendizagem de máquinas

Termo representa o ato de ensinar máquinas a aprender por meio de dados e os melhorar de forma incremental, sem serem explicitamente programadas. Veja detalhes que você precisa saber. 

No seu local de trabalho, as máquinas são 100% comandadas por colaboradores? Isso não se faz mais necessário, hoje elas podem ser educadas e programadas para identificar padrões e muito mais. 

‘Machine learning’ (ML), o ato do ensinamento à máquinas por meio de dados, é definido como uma disciplina da Inteligência Artificial.

O ML possibilita a capacidade de aprender automaticamente com dados e experiências passadas, para que as máquinas identifiquem padrões e prevenções com o mínimo de intervenção humana. 

Por meio deste conteúdo, explicaremos os fundamentos do ‘machine learning’, seus tipos e os cinco principais aplicativos. 

O que é Machine Learning? 

Os métodos de aprendizado de máquinas permitem que os computadores operem de forma autônoma, sem programação explícita. Isso é a base do ‘machine learning’. 

Os aplicativos de ‘machine learning’ são alimentados com novos dados e podem aprender, crescer, desenvolver e se adaptar de forma independente. 

O aprendizado possibilita que a máquina obtenha informações perspicazes de grandes volumes de dados, aproveitando algoritmos para identificar padrões e aprender em um processo interativo.

Os algoritmos de ‘machine learning’ usam métodos de computação para aprender diretamente com os dados, em vez de depender de qualquer equação predeterminada que possa servir como modelo. 

O desempenho dos algoritmos mencionados acima melhora — de forma adaptativa — com o aumento do número de amostras disponíveis durante os processos de “aprendizagem”. 

Por exemplo, o ‘aprendizado profundo’, outro termo utilizado, é um subdomínio do ML que treina computadores para imitar características humanas naturais, como aprender a partir de exemplos. 

Ele oferece melhores parâmetros de desempenho do que os algoritmos de ML convencionais. 

Apesar de parecer novidade por estar associada à Inteligência Artificial, a primeira prática com base no ML vista no mundo foi durante a Segunda Guerra Mundial, quando a Máquina Enigma foi usada. 

Contudo, a capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos a volumes crescentes e variedades de dados disponíveis é um desenvolvimento relativamente recente. 

Com o surgimento do Big Data (clique aqui para entender tudo sobre o assunto em outro conteúdo especializado do nosso blog), IoT (clique aqui para saber mais) e Computação Onipresente, o ML se tornou essencial para resolver problemas em várias áreas.

Algumas delas são: 

• Processamento de linguagem natural ou reconhecimento de voz.
• Visão computacional ou reconhecimento facial.
• Rastreamento de movimento ou detecção de objetos.
• Finanças computacionais ou pontuação de crédito e negociação algorítmica. 

Como o Machine Learning funciona? 

Os algoritmos de ML são moldados em um conjunto de dados de treinamento, para a criação de um modelo. 

À medida que novos dados de entrada são introduzidos no algoritmo de ML treinado, ele usa o modelo desenvolvido para fazer uma previsão. 

Além disso, a previsão é averiguada quanto à exatidão. Com base em sua precisão, o algoritmo de ML é implantado ou treinado repetidamente com um conjunto de dados de treinamento aumentado até que a precisão desejada seja alcançada.

Para um melhor entendimento, é importante saber que dados rotulados (dados com etiqueta) são aqueles que já têm a resposta que se quer prever, ou seja, uma palavra-chave atribuída. 

Já dados não rotulados ou dados sem etiqueta, são dados não identificados. Pode se tratar de áudios, artigos, tweets, fotos e mais.

Tipos de Machine Learning

Com base nos métodos e na forma de aprendizado, o ML é dividido principalmente em quatro tipos, que são: 

• Aprendizado de máquina supervisionado

Como o próprio nome sugere, é baseado na supervisão. Isso significa que nessa técnica, as máquinas são treinadas com o uso do conjunto de dados “rotulado” e, com base no treinamento, a máquina prevê a saída. 

Os dados rotulados especificam que algumas das entradas já estão mapeadas para a saída. Primeiro, treinamos a máquina com a entrada e a saída correspondente e, em seguida, pedimos à máquina que preveja a saída usando o conjunto de dados de teste.

O principal objetivo dessa técnica é mapear a variável de entrada (x) com a variável de saída (y). 

Algumas aplicações, na práticab são avaliações de riscos, detecção de fraudes, filtragem de spams, etc.

• Aprendizado de máquina não supervisionado

Aqui, não há necessidade de supervisão. A máquina é treinada usando o conjunto de dados não rotulado e a máquina prevê a saída sem qualquer supervisão. 

Os modelos são treinados com os dados que não são classificados nem rotulados, e o modelo age sobre esses dados sem acompanhamento. 

O seu principal objetivo é agrupar e categorizar o conjunto de dados não classificados de acordo com as semelhanças, padrões e diferenças. 

As máquinas são instruídas a encontrar os padrões ocultos do conjunto de dados de entrada. 

• Aprendizado de máquina semi-supervisionado

É um tipo de algoritmo de aprendizado que fica entre o ML supervisionado e não supervisionado. 

Ele representa o terreno intermediário e usa a combinação de conjuntos de dados rotulados e não rotulados durante o período de treinamento.

O principal objetivo é usar efetivamente todos os dados disponíveis, em vez de apenas dados rotulados como no aprendizado supervisionado. 

Inicialmente, dados semelhantes são agrupados junto com um algoritmo de aprendizado não supervisionado e, além disso, ajuda a rotular os dados não rotulados em dados rotulados. 

É porque os dados rotulados são uma aquisição comparativamente mais cara do que dados não rotulados. 

• Aprendizagem de reforço

O aprendizado por reforço funciona em um processo baseado em feedback, no qual um agente de Inteligência Artificial (um componente de software) explora automaticamente o ambiente ao bater e trilhar, agir, aprender com as experiências e melhorar seu desempenho. 

O agente é recompensado por cada boa ação e punido por cada má ação; portanto, o objetivo do agente é maximizar as recompensas.

No aprendizado por reforço, não há dados rotulados como o aprendizado supervisionado, e os agentes aprendem apenas com suas experiências.

O processo de aprendizado por reforço é semelhante ao de um ser humano; por exemplo, uma criança aprende várias coisas por experiências no seu dia-a-dia. 

Um exemplo de aprendizado por reforço é jogar um jogo, onde o jogo é o ambiente, os movimentos de um agente a cada etapa definem os estados e o objetivo do agente é obter uma pontuação alta. 

Devido à sua forma de trabalho, o aprendizado por reforço é empregado em diferentes campos, como teoria dos jogos, pesquisa operacional, teoria da informação e sistemas multiagentes. 

Maiores aplicações de Machine Learning

1.  Indústria da saúde

O ML está sendo progressivamente adotado no setor de saúde para dispositivos e sensores, como rastreadores de fitness, relógios de saúde inteligentes e mais. 

Todos esses dispositivos monitoram os dados de saúde dos usuários para avaliação do bem-estar em tempo real. 

Além disso, a tecnologia está ajudando os médicos a analisar tendências ou sinalizar eventos que podem ajudar na melhoria dos diagnósticos e tratamentos dos pacientes. 

Os algoritmos de ML permitem até que especialistas médicos prevejam a expectativa de vida de um paciente que sofre de uma doença fatal com precisão cada vez maior.

   2.  Setor de finanças

Várias organizações financeiras e bancos usam a tecnologia de aprendizado de máquina para lidar com atividades fraudulentas e extrair insights essenciais de grandes volumes de dados. 

Os insights derivados do ML ajudam na identificação de oportunidades de investimento que permitem aos investidores decidir quando negociar.

Os métodos de mineração de dados ajudam os sistemas de vigilância cibernética a detectar sinais de alerta de atividades suspeitas ou fraudulentas, neutralizando posteriormente. 

Vários institutos financeiros já fizeram parceria com empresas de tecnologia para aproveitar os benefícios do aprendizado de máquina. 

   3.  Varejo 

Os sites de varejo usam amplamente o ML para recomendar itens com base no histórico de compras dos usuários. 

Os varejistas usam técnicas para capturar dados, analisá-los e oferecer experiências de compra personalizadas a seus clientes. 

Eles também implementam ML para campanhas de marketing, insights de clientes, planejamento de mercadorias para clientes e otimização de preços.

O que uma empresa de tecnologia faria pelo meu negócio? 

Como você leu acima, o machine learning se aplica de diversas formas (todas benéficas) e serve para todos os segmentos. 

Não é eficaz prolongar a inserção de inteligência artificial dentro do seu ambiente corporativo. 

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