Aprendizado de Máquina: o que é, como funciona e quais são os tipos disponíveis

O Aprendizado de Máquina, também conhecido como Machine Learning, é um campo relevante dentro da Inteligência Artificial (IA), que capacita sistemas a aprender com informações, reconhecendo padrões e fazendo previsões. Isso implica em programar um computador para operar de modo autônomo, baseando-se nas informações que recebe.

Existem quatro abordagens principais para treinar algoritmos de Aprendizado de Máquina: aprendizado supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e aprendizado por reforço (Reinforcement Learning). Dessa maneira, as máquinas conseguem realizar tarefas complexas, além de tomar decisões com maior precisão.

Os sistemas que utilizam Aprendizado de Máquina se tornaram onipresentes em diversas atividades diárias. Exemplos incluem os algoritmos responsáveis por recomendar produtos em plataformas de e-commerce e assistentes virtuais disponíveis em smartphones e dispositivos domésticos inteligentes.

Explore a seguir detalhes sobre o funcionamento do Machine Learning, suas aplicações, e outros aspectos relacionados ao tema.

O que é Machine Learning?

A expressão Aprendizado de Máquina se refere a um subtópico da Inteligência Artificial que possibilita que sistemas aprendam utilizando dados, independentemente de um treinamento direto para cada tarefa específica. Por meio de algoritmos, essas máquinas são capacitados a realizar operações complexas e a tomar decisões sem necessidade de intervenção humana constante.

Para que serve o Machine Learning?

Os algoritmos de Aprendizado de Máquina encontram aplicação em múltiplos setores, como indústria, comércio, saúde, finanças e entretenimento. Nessas diversas áreas, as máquinas utilizam os dados disponíveis para aprender tarefas complexas e otimizar processos sem suporte humano.

Exemplos dessa tecnologia incluem filtros de spam em serviços de e-mail, sistemas que sugerem conteúdos em plataformas de streaming e métodos de detecção de fraudes em instituições financeiras. A tecnologia que possibilita assistentes virtuais e veículos autônomos também se apoia nesse conceito.

Como funciona o Machine Learning?

O funcionamento do Aprendizado de Máquina pode ser compreendido em um conjunto de etapas. São elas:

1. Coleta de dados: primeiramente, é necessário coletar dados ou realizar uma curadoria das informações. Essas podem vir de diversas fontes como bases de dados, arquivos de texto, imagens e áudios;
2. Pré-processamento de dados: antes de utilizar os dados, estes passam por um processo de “limpeza”, que envolve ajustes em valores ausentes, remoção de informações duplicadas e padronização;
3. Divisão dos dados: pode haver a separação dos dados em diferentes conjuntos, o que é uma prática que permite avaliar a evolução da IA ao longo do treinamento;
4. Escolha do algoritmo: selecionar o modelo de aprendizado (supervisionado ou não supervisonado) e o algoritmo em si (rede neural, regressão linear, clustering) é um passo crucial, pois deve estar alinhado à finalidade da máquina;
5. Treinamento do modelo: este passo envolve ajustar parâmetros internos para otimizar o desempenho das máquinas e a qualidade dos resultados obtidos;
6. Avaliação do modelo: o algoritmo é testado com dados específicos para mensurar seu desempenho, considerando métricas como precisão, recall ou erro quadrático médio;
7. Ajustes de parâmetros: após a avaliação, podem ser feitos ajustes nos parâmetros do algoritmo visando aprimorar os resultados. O emprego de hiperparâmetros é uma forma de alcançar essa otimização;
8. Implantação do modelo: após treinamento e ajustes, o sistema fica pronto para ser utilizado em um ambiente real, processando informações em tempo real;
9. Monitoramento e manutenção: é necessário monitorar continuamente o desempenho do algoritmo após sua implementação, pois mudanças nos dados ou a necessidade de novos treinamentos são fundamentais para manter a eficácia.

Quais são os tipos de Machine Learning?

O Aprendizado de Máquina é classificado em quatro categorias principais:

• Aprendizado supervisionado: nesta abordagem, o algoritmo é treinado com dados previamente rotulados, possuindo definições já estabelecidas. O modelo aprende a prever e classificar novos dados, sendo útil, por exemplo, na triagem de e-mails indesejados;
• Aprendizado não supervisionado: no caso desta abordagem, o algoritmo aprende sem rótulos, buscando padrões e agrupamentos em dados sem um conjunto de treinamento definido. Esse método é amplamente empregado na segmentação de clientes;
• Aprendizado semi-supervisionado: mistura dados rotulados e não rotulados, sendo vantajoso em cenários com escassez de dados rotulados. Pode contribuir, por exemplo, na classificação de imagens médicas;
• Aprendizado por reforço (Reinforcement Learning): o algoritmo aprende a partir de interações em um ambiente, em um modelo de tentativa e erro, utilizando um sistema de recompensas. Esta técnica é bastante utilizada no treinamento de robôs.

Quais são os algoritmos de Machine Learning?

Um conjunto diversificado de algoritmos potencia o funcionamento do Aprendizado de Máquina, dentre os quais se destacam:

• Redes Neurais: são modelos que emulam a forma de funcionamento do cérebro, capacitados para reconhecer padrões complexos em grandes quantidades de dados. São usados em tarefas como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem;
• Regressão linear: procuro encontrar um hiperplano que melhor se ajusta aos dados, sendo utilizado para prever valores contínuos, como flutuações de preços e temperaturas;
• Regressão logística: algoritmo que ajuda na classificação, estimando a probabilidade de eventos, frequentemente empregado em classificações binárias e multinomiais;
• Clustering: técnica que separa dados semelhantes em grupos, usada para descobrir padrões ocultos e segmentar clientes;
• Árvores de decisão: estrutura que representa decisões de forma visual, empregada em problemas de classificação e regressão.

Quais são os exemplos de uso de Machine Learning?

O Aprendizado de Máquina já faz parte do cotidiano em várias áreas. Exemplos incluem:

• Recomendações personalizadas: algoritmos analisam nosso histórico de consumo e navegação, sugerindo produtos, filmes ou músicas que possam nos interessar;
• Assistentes virtuais: como Siri, Alexa e Google Assistente, que utilizam linguagem natural para interagir e responder a comandos de voz;
• Diagnósticos médicos: a tecnologia auxilia em diagnósticos a partir da análise de imagens médicas, ajudando na identificação precoce de doenças;
• Detecção de fraudes: as instituições financeiras utilizam algoritmos para detectar transações suspeitas, resguardando as informações e recursos de seus clientes;
• Veículos autônomos: carros que processam dados em tempo real, permitindo uma condução eficiente e decisões rápidas em ambientes complexos.

Quais são as vantagens do Machine Learning?

O Aprendizado de Máquina oferece uma série de benefícios que aprimoram a rotina tanto de empresas quanto de indivíduos. Entre eles:

• Automação inteligente: algoritmos são capazes de automatizar tarefas repetitivas e complexas, liberando profissionais para focar em questões mais estratégicas;
• Descoberta de insights: a rapidez e eficiência na análise de grandes volumes de dados propiciam a identificação de padrões que seriam difíceis de perceber manualmente;
• Previsões e recomendações: com base em dados, os algoritmos modelam comportamentos e preferências, oferecendo sugestões personalizadas em áreas como e-commerce e marketing;
• Aprendizado contínuo: estes modelos podem ser constantemente alimentados com novos dados, o que propicia a melhoria contínua de seu desempenho.

Quais são as desvantagens do Machine Learning?

Embora traga várias vantagens, o uso do Aprendizado de Máquina também apresenta algumas desvantagens. Estas incluem:

• Algoritmos vulneráveis: eles aprendem com os dados que recebem; se esses dados são tendenciosos ou incompletos, isso se refletirá nos resultados;
• Dependência de dados: grande quantidade de dados é frequentemente necessária para treinar algoritmos de maneira eficaz. Assim, a qualidade dos dados é crucial para evitar resultados imprecisos;
• Alto custo: o desenvolvimento e a implementação de soluções de Aprendizado de Máquina demandam investimentos significativos em infraestrutura, software e profissionais qualificados;
• Preocupações éticas: a presença de algoritmos levanta questões éticas em relação à privacidade e responsabilidade, tornando essencial o desenvolvimento de sistemas de maneira ética e responsável.

Qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

O Aprendizado de Máquina é um subsetor da Inteligência Artificial (IA), focado na criação de algoritmos que oferecem às máquinas a capacidade de aprender com dados. Dessa forma, os modelos conseguem realizar tarefas complexas sem a necessidade de programação direta para tal.

A Inteligência Artificial, por outro lado, refere-se a um campo mais amplo dentro da ciência da computação, com o objetivo de desenvolver máquinas que simulem a inteligência humana, compreendendo desde a resolução de problemas complexos até a interação em linguagem natural.

Qual é a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

O Aprendizado de Máquina, como já mencionado, permite que máquinas aprendam a realizar tarefas complexas a partir de dados. Este aprendizado se dá através de algoritmos que detectam padrões, permitindo a autonomia nas decisões.

Por sua vez, o Deep Learning é considerado uma subcategoria do Aprendizado de Máquina, utilizando redes neurais artificiais compostas por múltiplas camadas para entender representações complexas dos dados. Este tipo de abordagem é normalmente aplicado em tarefas que exigem um alto nível de complexidade, como reconhecimento de imagens ou geração de conteúdo.

O Aprendizado de Máquina é, portanto, uma área em constante evolução que promete transformar a maneira como interagimos com a tecnologia.

Fonte: Guia Região dos Lagos