O que é Aprendizado de Máquina? – Um guia definitivo

Publicados: 2020-12-31

Você sabia que 82% dos especialistas em marketing estão usando IA e aprendizado de máquina para aprimorar todos os aspectos de suas técnicas de personalização? Neste artigo, estaremos expondo tudo o que você precisa saber sobre ML. Aproveitar!

Neste artigo
  • Definição de aprendizado de máquina
  • Como o aprendizado de máquina funciona
  • Importância do ML
  • Por que usar o aprendizado de máquina
  • Aplicações de aprendizado de máquina
  • Tipos de aprendizado de máquina
  • Técnicas de ML
  • Exemplos de aprendizado de máquina
  • Prós e contras do aprendizado de máquina
  • Futuro do aprendizado de máquina
  • Tendências em aprendizado de máquina

O que é aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma disciplina da Inteligência Artificial que se concentra no desenvolvimento de aplicativos que aumentam sua precisão e aprendem com a experiência ao longo do tempo, sem que nenhuma programação humana os instrua a fazê-lo. Os aplicativos de aprendizado de máquina aprendem com os dados para aprimorar sua precisão preditiva ou tomada de decisão ao longo do tempo.

No ML, os algoritmos são 'ensinados' a identificar recursos e padrões em grandes quantidades de dados para chegar a previsões e decisões com base em novos dados. A qualidade do algoritmo determinará o quanto mais precisas as previsões e decisões se tornarão à medida que analisa dados adicionais.

Como funciona o aprendizado de máquina?

Existem basicamente 4 etapas no desenvolvimento de um modelo ou aplicativo de ML. Eles são:

Etapa 1: escolher e organizar seu conjunto de dados de treinamento

Os dados de ensino são um conjunto de dados representativo das informações a serem ingeridas pelo aplicativo de aprendizado de máquina para resolver o desafio criado para ser fixo. Em certas situações, os dados de ensino são rotulados de dados – projetados para selecionar classificações e recursos que o modelo terá que reconhecer. Outros conjuntos de dados não são rotulados; assim o modelo terá que remover essas características e alocar categorizações por conta própria.

No entanto, os dados de ensino devem ser adequadamente preparados e escaneados para anomalias ou falsidades que possam afetar o treinamento. Ele deve ser categorizado em 2 subconjuntos: o subconjunto de ensino, que será utilizado para ensinar o modelo, e o subconjunto de análise, utilizado para avaliá-lo e aprimorá-lo.

Etapa 2: selecione um algoritmo para operar no conjunto de dados de ensino

O tipo de algoritmo é determinado pelo tipo (se rotulado ou não rotulado), a quantidade de dados nos dados de ensino e o tipo de problema a ser corrigido. Abaixo estão os tipos comuns de algoritmos de ML a serem utilizados quando dados rotulados:

  • Algoritmos de recessão (como regressão linear e logística, bem como uma máquina de vetores de suporte).
  • Árvores de decisão
  • Algoritmos baseados em instância
  • Os dados não rotulados usam os seguintes algoritmos:
  • Algoritmos de cluster
  • Algoritmos de associação
  • Redes neurais

Etapa 3: Ensinando o algoritmo para construir o aplicativo

Ensinar o algoritmo é um processo crucial, envolvendo variáveis ​​operacionais por meio do algoritmo, fazendo comparação entre a saída e os resultados que deveria ter produzido, ajustando vieses e pesos dentro do algoritmo que possam gerar um resultado mais preciso, e testando as variáveis ​​novamente até o algoritmo entrega o resultado desejado na maioria das vezes. O algoritmo eventualmente treinado e preciso é o aplicativo de aprendizado de máquina.

Etapa 4: Utilizar e refinar o aplicativo

A última etapa é usar o aplicativo com dados atualizados para que ele possa aumentar a eficácia e a precisão ao longo do tempo. A fonte dos novos dados será determinada pelo problema que está sendo resolvido. Por exemplo, aplicativos de aprendizado de máquina criados para detectar spam ingerirão mensagens de e-mail, mas um aplicativo de ML que execute um aspirador de pó robô usará dados gerados a partir da interação do mundo real com novos objetos ou móveis movidos na sala

Por que o aprendizado de máquina é importante

Devido a fatores como o aumento de variedades e volumes de dados disponíveis, armazenamento de dados acessível e processamento computacional que é mais poderoso e barato – tem havido um interesse ressurgindo no aprendizado de máquina.

Todos esses fatores possibilitam a criação automática e rápida de aplicativos que podem processar dados maiores e mais sofisticados e gerar resultados mais rápidos e precisos – mesmo em uma escala muito maior. E ao desenvolver aplicativos precisos, uma empresa está melhor posicionada para identificar oportunidades lucrativas e/ou evitar riscos ocultos.

Usos do aprendizado de máquina

Como mencionado anteriormente, o aprendizado de máquina é onipresente. Abaixo estão alguns casos de uso que você pode experimentar todos os dias:

  • Serviços financeiros
    Muitas empresas do setor financeiro e bancário utilizam o ML para duas finalidades principais: identificar insights importantes nos dados e evitar atos fraudulentos. Esses insights importantes ajudam a reconhecer oportunidades de investimento lucrativas ou ajudam os investidores a saber o melhor momento para negociar. A mineração de dados também ajuda a usar a vigilância cibernética para indicar sinais de alerta de fraude cibernética ou identificar clientes de perfil de alto risco.
  • Governo
    Instituições governamentais, como serviços públicos e segurança pública, têm uma necessidade específica de ML porque têm várias fontes de dados que podem ser extraídas para obter insights. Por exemplo, a análise de dados de sensores apresenta métodos para aumentar a eficiência e economizar dinheiro. O governo também pode usar o ML para detectar fraudes e reduzir o roubo de identidade.
  • Assistência médica
    O setor de saúde não fica de fora da tendência de crescimento acelerado do ML. A indústria agora usa sensores vestíveis e dispositivos que podem utilizar dados para examinar a saúde de um paciente em tempo real. O aprendizado de máquina também pode levar ao advento da tecnologia que ajudará especialistas médicos a avaliar dados para detectar sinais de alerta ou padrões que possam levar a melhores tratamentos ou diagnósticos.
  • Óleo e gás
    O volume de casos de uso de ML neste setor é vasto. Desde a descoberta de novas fontes de energia, examinando minerais sob a terra, prevendo o mau funcionamento dos sensores da refinaria, até a racionalização da distribuição de petróleo para torná-la econômica e mais eficiente - os casos de uso são muitos e ainda estão em expansão.

Aplicativos de aprendizado de máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina são empregados nos casos em que a solução é necessária para promover a melhoria pós-implantação. A aplicação de algoritmos e modelos de ML são versáteis e podem ser utilizados como uma alternativa ao esforço humano mediano nas condições apropriadas. Por exemplo, a linguagem de máquina de processamento de linguagem natural chamada chatbots já substituiu os administradores de atendimento ao cliente em grandes empresas B2C. Esses chatbots têm a capacidade de avaliar as consultas dos clientes e oferecer suporte para administradores humanos de atendimento ao cliente ou interagir diretamente com os clientes.

Além disso, os algoritmos de ML são aplicados para ajudar a aprimorar a personalização e a experiência do usuário para plataformas online. Amazon, Google, Netflix e Facebook utilizam sistemas de recomendação para eliminar o excesso de conteúdo e fornecer conteúdo personalizado a cada usuário com base no que gosta e não gosta.

Tipos de aprendizado de máquina

  1. Algoritmos de aprendizado supervisionado

    Esses tipos são ensinados com o uso de exemplos rotulados. O aprendizado supervisionado usa técnicas de ML, como previsão, regressão e classificação, para identificar padrões que predizem os valores do rótulo em dados extras não rotulados. O aprendizado supervisionado é normalmente usado em sistemas em que dados passados ​​preveem possíveis contingências futuras.

  1. Algoritmos de aprendizado não supervisionado

    Esses tipos são utilizados em dados sem rótulos anteriores. A aplicação não recebe a “resposta certa”. Ele deve determinar o que está sendo exibido por si só. O objetivo é explorar os dados e identificar algum padrão dentro deles. Este tipo funciona de forma excelente em dados transacionais.

  1. Algoritmos de aprendizado por reforço

    Esse tipo geralmente é usado para navegação, jogos e robótica. Por tentativa e erro, permite que o algoritmo descubra quais ações produzem as maiores recompensas. A aprendizagem por reforço tem 3 componentes principais: o agente (decisão malaio ou aprendiz), o ambiente (qualquer coisa com que o agente se comunica) e ações (a capacidade do agente – o que ele pode fazer).

Técnicas de aprendizado de máquina

Existem cerca de 10 técnicas de aprendizado de máquina e elas fornecem uma visão geral – e o bloco de construção sobre o qual você pode continuar desenvolvendo à medida que suas habilidades e conhecimentos de ML são adquiridos. Eles são:

  1. Regressão
  2. Classificação
  3. Agrupamento
  4. Redução de dimensionalidade
  5. Métodos de Conjunto
  6. Redes neurais e aprendizado profundo
  7. Transferir aprendizado
  8. Aprendizado por reforço
  9. Processamento de linguagem natural
  10. Incorporação de palavras

(Leia também: Lista de algoritmos de aprendizado de máquina que os especialistas devem conhecer )

Exemplos de aprendizado de máquina

Neste mundo altamente modernizado, existem vários exemplos de ML ao nosso redor. Alguns dos exemplos mais comuns incluem:

  • Detectores de spam para bloquear e-mails indesejados de entrar em nossas caixas de entrada
  • Robôs aspirando o chão enquanto gastamos nosso tempo em algo melhor
  • Os sites sugerem músicas, filmes e produtos com base no que ouvimos, assistimos ou compramos antes.
  • Assistentes digitais pesquisam na internet, em resposta aos nossos comandos, e tocam músicas.
  • Os sistemas de avaliação de imagens médicas ajudam os médicos a detectar tumores que eles não notaram.
  • Os primeiros veículos autônomos estão pegando a estrada.

Vantagens do aprendizado de máquina

  1. Assistentes digitais: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri e outros assistentes digitais com tecnologia NLP ajudam a impulsionar o reconhecimento de fala e o software de conversão de fala em texto.
  2. Recomendações: o ML gera recomendações personalizadas oferecidas pelo Spotify, Netflix, Amazon e outros serviços de busca de emprego, entretenimento, viagens, notícias e varejo.

Outros benefícios são:

  1. Detecção de fraude
  2. Chatbots
  3. Cíber segurança
  4. Análise de imagens médicas
  5. carros autônomos
  6. Publicidade online contextual

(Leia também: Benefícios do aprendizado de máquina em CMOs de negócios devem saber )

Desafios de aprendizado de máquina

Abaixo estão alguns desafios enfrentados pelos especialistas hoje:

  1. Coleção de dados
  2. Quantidade insuficiente de dados de treinamento
  3. Dados de treinamento não representativos
  4. Qualidade de dados ruim
  5. Recursos desnecessários no modelo de ML
  6. Treinamento offline e implementação do modelo
  7. Acessibilidade
  8. Implantação demorada
  9. Segurança de dados e dados inacessíveis
  10. Necessidades de infraestrutura para testes e experimentação

Futuro do aprendizado de máquina

O futuro do aprendizado de máquina é, sem dúvida, muito brilhante. Prevê-se que várias biometrias sejam integradas ao ML para obter uma solução de segurança abrangente. Graças aos avanços na tecnologia de Inteligência Artificial, o reconhecimento biométrico multimodal será alcançado em breve.

Tendências de aprendizado de máquina

  1. Soluções de segurança biométrica orientadas por IA

    A verificação biométrica testemunhou avanços significativos. É uma tendência emergente de aprendizado de máquina que você deve observar. Um exemplo de aplicativos de aprendizado de máquina de biometria é o Alexa da Amazon. O software agora pode diferenciar as vozes de diferentes falantes comparando quem está falando com um perfil de voz predeterminado.

  1. IA conversacional

    Ao longo de 2019 e 2020, a IA avançou para um nível em que agora é capaz de competir com a cognição humana em termos de atividades cotidianas, como escrever. Por exemplo, pesquisadores da OpenAI relatam que seu criador de texto baseado em IA pode criar artigos, poemas e histórias realistas.

Outras tendências de aprendizado de máquina são:

  1. IA explicável
  2. IA no combate ao COVID-19
  3. Análise de IA em previsões de negócios
  4. Aprendizado de máquina automatizado

Pensamentos finais

Em conclusão, é necessário entender como combinar os melhores algoritmos com os processos e ferramentas certas para obter o máximo valor. Empresas de vários setores têm muito a ganhar com a implantação de ML em seus processos de negócios.

Outros recursos úteis:

Aprendizado profundo versus aprendizado de máquina: a diferença

Data Science vs Machine Learning: Qual é a diferença?

Diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning

Como o aprendizado de máquina está melhorando os processos de negócios