Machine Learning (ML) é uma importante área da inteligência artificial onde é possível criar algoritmos para ensinar uma determinada máquina a desempenhar tarefas. Um algoritmo de ML possibilita pegar um conjunto de dados de entrada e com base em determinados padrões encontrados gerar as saídas. Cada entrada desse conjunto de dados possuem suas próprias features, e ter um conjunto delas é o ponto inicial fundamental para qualquer algoritmo de ML.
DEFINIÇÃO DE Machine Learning
De uma maneira geral, Machine Learning é um campo da inteligência artificial que visa explorar estudos e construções de algoritmos que possibilitam compreender de maneira autônoma. É possível ser capaz com o ML de reconhecer e extrair padrões de um grande volume de dados, construindo dessa maneira um modelo de aprendizado. Esse aprendizado é baseado na observação de dados como: exemplos, experiência direta ou instrução. Uma vez que tenham aprendido, são capazes de executar tarefas complexas e dinâmicas, prever com mais precisão, reagir em situações diversas e comportar-se de forma inteligente.
Podemos definir ML, portanto como uma espécie de campo de estudo que possibilita aos computadores a habilidade aprenderem sem serem obrigatoriamente programados. Ou seja, é uma forma de fazer melhor no futuro com base em experiências do passado.
MACHINE LEARNING: CADA VEZ MAIS EM EVIDÊNCIA
O interesse no aprendizado de máquina ressurgiu ultimamente por conta dos mesmos fatores que tornaram a mineração de dados e a análise Bayesiana mais populares do que nunca. O crescente volume e variedade de dados disponíveis, o processamento computacional que está mais barato e mais poderoso, e o armazenamento de dados de forma acessível também se fazem responsáveis pelo crescimento desse tipo de processo.
Tudo isso significa que é possível produzir de forma rápida e automática modelos que permitam analisar dados maiores e muito mais complexos, proporcionando o fornecimento de resultados mais rápidos e precisos – mesmo em uma escala muito grande.
O resultado? Previsões de alto valor que podem levar a melhores decisões e ações inteligentes em tempo real sem a intervenção humana. Ou seja, muito mais exatidão e um investimento muito mais qualificado e assertivo.
Como o aprendizado de máquinas interfere nos dias de hoje?
Talvez você já tenha se perguntado, mas nunca foi a fundo na resposta de como um varejista online apresenta ofertas quase que instantâneas para outros produtos que podem lhe interessar. Ou até mesmo já reparou como os credores podem fornecer respostas quase em tempo real aos seus pedidos de empréstimo?
Muitas de nossas atividades diárias mais simples são alimentadas por algoritmos de machine learning que podem incluir:
- Detecção de fraudes.
- Resultados de pesquisa na Web.
- Anúncios em tempo real, tanto em páginas da web como em dispositivos móveis.
- Análise de sentimento baseada em texto.
- Pontuação de crédito e melhores ofertas.
- Previsão de falhas em equipamento.
- Novos modelos de precificação.
- Detecção de invasão em uma determinada rede.
- Reconhecimento de determinados padrões e imagens.
- Filtragem de spams em e-mail.
Quais os métodos mais populares?
Existem dois métodos de aprendizados muito utilizados. São eles:
- Aprendizado supervisionado: que consiste em exemplos rotulados. O algoritmo de aprendizagem recebe um conjunto de entradas junto com as saídas corretas correspondentes, e o algoritmo aprende comparando a saída real com as saídas corretas para encontrar erros. Em seguida, ele modifica o modelo de acordo.
- Aprendizado não supervisionado: basicamente é usado contra dados que não possuem rótulos históricos. Ou seja, o sistema não sabe a “resposta certa” nesse caso. O algoritmo deve descobrir o que está sendo mostrado e o objetivo é explorar os dados e assim encontrar alguma estrutura neles. O aprendizado não supervisionado funciona bem em dados transacionais.
- aprendizado semisupervisionado: geralmente é usado para as mesmas aplicações que o aprendizado supervisionado, porém ele pode usar tanto dados rotulados quanto não marcados para o treinamento – normalmente uma pequena quantidade de dados rotulados com uma grande quantidade de dados não rotulados (pois os dados não rotulados são mais baratos e necessitam de menos esforço para serem adquiridos). Esse tipo de aprendizagem pode ser usado com métodos como a classificação, regressão e previsão. O aprendizado semisupervisionado é mujito útil quando o custo associado à rotulagem é muito alto para permitir um processo de treinamento totalmente rotulado. Os primeiros exemplos disso incluem a identificação do rosto de uma pessoa em uma webcam.
- aprendizado por reforço: essa opção é muitas vezes usado para a robótica, jogos e navegação. Com o aprendizado por reforço, o algoritmo descobre por meio de tentativa e erro quais ações geram as melhores recompensas.
Portanto, o Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um método de análise de dados que automatiza o desenvolvimento de modelos analíticos, por meio de algoritmos que aprendem interativamente a partir de dados, permitindo assim que os computadores encontrem insights ocultos sem serem explicitamente programados para procurar algo específico!