O termo Machine Learning foi cunhado pela primeira vez na década de 1950, quando o pioneiro da Inteligência Artificial, Arthur Samuel, construiu o primeiro sistema de autoaprendizagem para jogar damas. Ele notou que quanto mais o sistema jogava, melhor era o seu desempenho.
Alimentado por avanços em estatística e ciência da computação, bem como melhores conjuntos de dados e o crescimento de redes neurais, o Machine Learning realmente decolou nos últimos anos.
Hoje, quer você perceba ou não, ele está em toda parte – tradução automática, reconhecimento de imagem, tecnologia de pesquisa por voz, carros autônomos e muito mais.
Neste artigo, explicaremos o que é o Machine Learning, como funciona e como você pode usá-lo em seus negócios. Acompanhe conosco!
O que é Machine Learning?
O Machine Learning, também conhecido como aprendizado de máquina, é um subconjunto de inteligência artificial focado na construção de sistemas que podem aprender com dados históricos, identificar padrões e tomar decisões lógicas com pouca ou nenhuma intervenção humana.
É um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos por meio do uso de dados que englobam diversas formas de informação digital, incluindo números, palavras, cliques e imagens.
Os aplicativos de Machine Learning aprendem com os dados de entrada e melhoram continuamente a precisão das saídas usando métodos de otimização automatizados. A qualidade de um modelo de aprendizado de máquina depende de dois aspectos principais:
- A qualidade dos dados de entrada. Uma frase comum em torno do desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina é “garbage in, garbage out”. O ditado significa que se você inserir dados de baixa qualidade ou confusos, a saída do seu modelo será amplamente imprecisa;
- A própria escolha do modelo. No Machine Learning, há uma infinidade de algoritmos que um cientista de dados pode escolher, todos com seus próprios usos específicos. É vital escolher o algoritmo correto para cada caso de uso. As redes neurais são um tipo de algoritmo com um hype significativo devido à alta precisão e versatilidade que podem oferecer. No entanto, para pequenas quantidades de dados, escolher um modelo mais simples geralmente terá um desempenho melhor.
Quanto melhor o modelo de aprendizado de máquina, mais precisamente ele pode encontrar recursos e padrões nos dados. Isso, por sua vez, implica que mais precisas serão suas decisões e previsões.
Por que o Machine Learning é importante?
O aprendizado de máquina está crescendo em importância devido a volumes e variedade de dados cada vez maiores, ao acesso e à acessibilidade do poder computacional e à disponibilidade de Internet de alta velocidade. Esses fatores de transformação digital possibilitam o desenvolvimento rápido e automático de modelos que podem analisar com rapidez e precisão conjuntos de dados extraordinariamente grandes e complexos.
Há uma infinidade de casos de uso aos quais o Machine Learning pode ser aplicado para reduzir custos, mitigar riscos e melhorar a qualidade de vida geral, incluindo recomendar produtos/serviços, detectar violações de segurança cibernética e habilitar carros autônomos. Com maior acesso a dados e poder computacional, o aprendizado de máquina está se tornando mais onipresente a cada dia e em breve será integrado a muitas facetas da vida humana.
Como funciona o Machine Learning?
Há quatro etapas principais que você deve seguir ao criar um modelo de aprendizado de máquina.
1. Escolha e prepare um conjunto de dados de treinamento
Os dados de treinamento são informações representativas dos dados que o aplicativo de Machine Learning vai ingerir para ajustar os parâmetros do modelo. Os dados de treinamento às vezes são rotulados, o que significa que foram marcados para chamar classificações ou valores esperados que o modo de aprendizado de máquina precisa prever. Outros dados de treinamento podem ser não rotulados, de modo que o modelo terá que extrair recursos e atribuir clusters de forma autônoma.
Para rotulados, os dados devem ser divididos em um subconjunto de treinamento e um subconjunto de teste. O primeiro é usado para treinar o modelo e o segundo para avaliar a eficácia do modelo e encontrar maneiras de melhorá-lo.
2. Selecione um algoritmo para aplicar ao conjunto de dados de treinamento
O tipo de algoritmo de Machine Learning que você escolher dependerá principalmente de alguns aspectos:
- Se o caso de uso é a previsão de um valor ou classificação que usa dados de treinamento rotulados ou o caso de uso é agrupamento ou redução de dimensionalidade que usa dados de treinamento não rotulados;
- Quantos dados estão no conjunto de treinamento;
- A natureza do problema que o modelo procura resolver.
Para casos de uso de previsão ou classificação, você normalmente usaria algoritmos de regressão. Com dados não rotulados, é provável que você confie em algoritmos de cluster. Alguns algoritmos, como redes neurais, podem ser configurados para funcionar com casos de uso de clustering e de previsão.
3. Treine o algoritmo para construir o modelo
O treinamento do algoritmo é o processo de ajuste de variáveis e parâmetros do modelo para prever com mais precisão os resultados apropriados. O treinamento do algoritmo de Machine Learning geralmente é iterativo e usa uma variedade de métodos de otimização, dependendo do modelo escolhido.
Esses métodos de otimização não requerem intervenção humana, o que faz parte do poder do aprendizado de máquina. A máquina aprende com os dados que você fornece com pouca ou nenhuma orientação específica do usuário.
4. Use e melhore o modelo
A última etapa é fornecer novos dados ao modelo como forma de melhorar sua eficácia e precisão ao longo do tempo. A origem das novas informações depende da natureza do problema a ser resolvido. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina para carros autônomos vai ingerir informações do mundo real sobre condições da estrada, objetos e leis de trânsito.
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