O machine learning está permitindo que os computadores realizem tarefas que, até agora, eram realizadas apenas por pessoas. Da condução de carros à tradução de fala, a tecnologia está impulsionando uma explosão nos recursos da inteligência artificial – ajudando o software a entender o mundo real confuso e imprevisível.

Mas o que exatamente é o machine learning e o que está tornando possível o atual boom do aprendizado de máquina? É o que veremos no artigo de hoje! Continue lendo e descubra:

O que é machine learning?

O machine learning (ML) é um ramo da inteligência artificial (IA) que permite que os computadores “aprendam” a partir de dados de treinamento e melhorem ao longo do tempo, sem serem explicitamente programados. 

Os algoritmos de machine learning são capazes de detectar padrões nos dados e aprender com eles, a fim de fazer suas próprias previsões. Em suma, algoritmos e modelos de aprendizado de máquina aprendem por meio da experiência.

Na programação tradicional, um engenheiro de computação escreve uma série de instruções que instruem um computador a transformar os dados de entrada em uma saída desejada. As instruções são baseadas principalmente em uma estrutura IF-THEN: quando certas condições são atendidas, o programa executa uma ação específica.

O machine learning, por outro lado, é um processo automatizado que permite que as máquinas resolvam problemas com pouca ou nenhuma entrada humana e tomem ações com base em observações anteriores.

Embora a inteligência artificial e o aprendizado de máquina sejam frequentemente usados ​​​​de forma intercambiável, são dois conceitos diferentes. A IA é o conceito mais amplo — máquinas tomando decisões, aprendendo novas habilidades e resolvendo problemas de maneira semelhante aos humanos — enquanto o machine learning é um subconjunto de IA que permite que sistemas inteligentes aprendam coisas novas de forma autônoma a partir de dados.

Em vez de programar algoritmos de machine learning para executar tarefas, você pode alimentá-los com exemplos de dados rotulados (conhecidos como dados de treinamento), o que os ajuda a fazer cálculos, processar dados e identificar padrões automaticamente.

O machine learning pode ser usado em grandes quantidades de dados e pode ter um desempenho muito mais preciso do que os humanos. Ele pode ajudá-lo a economizar tempo e dinheiro em tarefas e análises diversas. Mas o que está por trás do processo de aprendizado de máquina?

Tipos de machine learning

Para entender como o machine learning funciona, você precisará explorar diferentes métodos e algoritmos de aprendizado de máquina, que são basicamente conjuntos de regras que as máquinas usam para tomar decisões. Abaixo, você encontrará os cinco tipos mais comuns e mais usados:

Aprendizado supervisionado

Modelos de aprendizado supervisionado fazem previsões com base em dados de treinamento rotulados. Cada amostra de treinamento inclui uma entrada e uma saída desejada. Um algoritmo de aprendizado supervisionado analisa esses dados de amostra e faz uma inferência — basicamente, um palpite ao determinar os rótulos para dados não vistos.

Essa é a abordagem mais comum e popular para aprendizado de máquina. É “supervisionado” porque esses modelos precisam ser alimentados com dados de amostra marcados manualmente para aprender. Os dados são rotulados para informar à máquina quais padrões (palavras e imagens semelhantes, categorias de dados, etc.) ela deve procurar e reconhecer conexões.

Aprendizado não supervisionado

Algoritmos de aprendizado não supervisionados revelam insights e relacionamentos em dados não rotulados. Nesse caso, os modelos são alimentados com dados de entrada, mas os resultados desejados são desconhecidos, então eles precisam fazer inferências com base em evidências circunstanciais, sem qualquer orientação ou treinamento. 

Os modelos não são treinados com a “resposta certa”, então eles devem encontrar padrões por conta própria. Um dos tipos mais comuns de aprendizado não supervisionado é o agrupamento, que consiste em agrupar dados semelhantes. Esse método é usado principalmente para análise exploratória e pode ajudá-lo a detectar padrões ou tendências ocultas.

Aprendizado semi supervisionado

No aprendizado semi supervisionado, os dados de treinamento são divididos em dois. Uma pequena quantidade de dados rotulados e um conjunto maior de dados não rotulados.

Nesse caso, o modelo usa dados rotulados como entrada para fazer inferências sobre os dados não rotulados, fornecendo resultados mais precisos do que os modelos regulares de aprendizado supervisionado. Essa abordagem está ganhando popularidade, especialmente para tarefas que envolvem grandes conjuntos de dados, como classificação de imagens. 

O aprendizado semi supervisionado não requer muitos dados rotulados, por isso é mais rápido de configurar, mais econômico e ideal para empresas que recebem grandes quantidades de dados.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço está preocupado em como um agente de software (ou programa de computador) deve agir em uma situação para maximizar a recompensa. Em suma, os modelos de aprendizado de máquina reforçados tentam determinar o melhor caminho possível que devem seguir em uma determinada situação. Eles fazem isso por tentativa e erro. 

Como não há dados de treinamento, as máquinas aprendem com seus próprios erros e escolhem as ações que levam à melhor solução ou recompensa máxima. Esse método de aprendizado de máquina é usado principalmente em robótica e jogos. Os videogames demonstram uma relação clara entre ações e resultados e podem medir o sucesso mantendo a pontuação. 

Deep Learning (DL)

Os modelos de deep learning podem ser supervisionados, semi supervisionados ou não supervisionados (ou uma combinação de qualquer um, ou todos os três). São algoritmos avançados de aprendizado de máquina usados ​​por gigantes da tecnologia, como Google, Microsoft e Amazon para executar sistemas inteiros e alimentar coisas, como carros autônomos e assistentes inteligentes.

O deep learning é baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA), um tipo de sistema de computador que emula a maneira como o cérebro humano funciona. Algoritmos de aprendizado profundo ou redes neurais são construídos com várias camadas de neurônios interconectados, permitindo que vários sistemas trabalhem juntos simultaneamente e passo a passo.

Quando um modelo recebe dados de entrada ‒ que podem ser imagem, texto, vídeo ou áudio ‒ e é solicitado a executar uma tarefa (por exemplo, classificação de texto com aprendizado de máquina), os dados passam por todas as camadas, permitindo que o modelo aprenda progressivamente. É como um cérebro humano que evolui com a idade e a experiência.

Aplicações do machine learning no mundo real

Enquanto a funcionalidade de machine learning existe há décadas, é a capacidade mais recente de aplicar e fazer automaticamente cálculos matemáticos complexos envolvendo big data que lhe deu sofisticação sem precedentes. O domínio do aplicativo de aprendizado de máquina hoje é vasto, desde AIOps corporativos até o varejo online. 

Alguns exemplos do mundo real de recursos de machine learning hoje incluem o seguinte:

  • Segurança cibernética usando análise comportamental para determinar eventos suspeitos ou anômalos que podem indicar ameaças internas, APTs ou ataques de dia zero;
  • Plataformas de no ou low-code que aprendem conforme são utilizadas, permitindo que aplicativos que facilitam a rotina de trabalho sejam criados por usuários não-técnicos, como o Azure Machine Learning;
  • Projetos de carros autônomos, como Waymo (uma subsidiária da Alphabet Inc.) e Autopilot da Tesla;
  • Assistentes digitais como Siri, Alexa e Google Assistant que pesquisam informações na web em resposta aos nossos comandos de voz;
  • Recomendações personalizadas para o usuário que são orientadas por algoritmos de aprendizado de máquina em sites e aplicativos como Netflix, Amazon e YouTube;
  • Soluções de detecção de fraude e resiliência cibernética que agregam dados de vários sistemas, descobrem clientes que apresentam comportamento de alto risco e identificam padrões de atividade suspeita;
  • Reconhecimento de imagem usado de forma confiável para reconhecimento facial, leitura de caligrafia em cheques depositados, monitoramento de tráfego e contagem do número de pessoas em uma sala;
  • Detecção do tom das avaliações de clientes para avaliar o desempenho da empresa;
  • Dispositivos médicos vestíveis que capturam dados valiosos em tempo real para uso na avaliação contínua da saúde do paciente;
  • Análise de segmentação de mercado para agrupar clientes de acordo com hábitos de compra e determinar diferentes tipos de consumidores.

Esses são só alguns exemplos. Há muito mais que o machine learning pode fazer, e onde está sendo aplicado em situações de negócios para trazer mais eficiência e redução de custos. 

Para continuar aprendendo a como melhorar seus processos, veja também nosso artigo sobre automação e suas tecnologias, e descubra as tendências para o futuro!