Aprendizado de máquina

O que é exatamente aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial (IA) que lida com a extração de padrões de dados e, em seguida, usa esses padrões para permitir que os algoritmos se aprimorem com a experiência. Esse tipo de aprendizado pode ser usado para ajudar os computadores a reconhecer padrões e associações em grandes quantidades de dados e fazer previsões e previsões com base em suas descobertas.

Um bom exemplo é ensinar um computador a jogar Dama ou Xadrez. Um computador pode aprender as regras do jogo de tal forma que possa se adaptar e responder a um número ilimitado de movimentos, incluindo aqueles que nunca encontrou. 

O aprendizado de máquina está evoluindo rapidamente. Embora algumas formas de aprendizado de máquina já existam há centenas de anos, agora ele está na frente e no centro do mundo da inovação tecnológica. Hoje, ele pode ser usado em praticamente qualquer campo ou setor para consumir grandes quantidades de dados de fontes ilimitadas e gerar um impacto real nos negócios.

Por que o aprendizado de máquina é tão importante?

Os humanos podem ser inteligentes, mas muitas vezes não conseguimos enxergar bem o suficiente. Há muito que podemos querer saber sobre nosso negócio, mas os padrões de que precisamos estão ocultos em dados densos. O aprendizado de máquina nos permite ensinar um computador a olhar para os mesmos dados que estamos vendo e, então, derivar padrões e conexões que não podemos ver. Isso fornece uma visão verdadeiramente sobre-humana da enorme massa de dados que está sendo gerada hoje, conduzindo uma revolução em quase todos os setores de negócios.

O aprendizado de máquina já está fazendo uma diferença substancial em vários setores. No marketing digital, o aprendizado de máquina tem grande importância e valor na geração de leads que utiliza essa tecnologia para tomar decisões precisas, gerar insights e conseguir entregar soluções cada vez mais personalizadas, assertivas e focadas na necessidade do cliente.

Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial

Em primeiro lugar, aprendizado de máquina e inteligência artificial não são a mesma coisa. O aprendizado de máquina é apenas um subconjunto da inteligência artificial. Mas, se for esse o caso, o que mais faz parte desse campo? IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo têm relacionamentos específicos entre si e trabalham juntos.

É importante evitar o equívoco de que aprendizado de máquina e inteligência artificial são a mesma coisa. Eles não são os mesmos e as diferenças realmente importam.

A inteligência artificial  (IA) é a simulação da inteligência humana em computadores. Refere-se a qualquer conjunto de abordagens ou técnicas, variando do bastante simples ao incrivelmente complexo, empregado para fazer um computador imitar o comportamento humano. Se você criar um conjunto de regras simples que nunca permitem que um computador perca no pedra-papel-tesoura, você criou uma IA básica.

Como estabelecemos acima, o aprendizado de máquina  é um subconjunto da inteligência artificial. É uma das abordagens usadas para alcançar a IA. Com ML, no entanto, o foco é ensinar o computador a aprender por si mesmo como concluir uma tarefa.

Outro termo que ouvimos confundir erroneamente com aprendizado de máquina e inteligência artificial é aprendizado profundo . O aprendizado profundo é um método específico para aprendizado de máquina – não um campo inteiro próprio.

Como funciona exatamente o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina opera com base em algoritmos que permitem que os computadores encontrem padrões nos dados e os transformem em um comportamento ideal.

 Os algoritmos de aprendizado de máquina usam técnicas computacionais para “aprender” informações diretamente dos dados, sem depender de uma equação predeterminada como modelo. Os algoritmos de aprendizado de máquina também podem aprimorar seu desempenho de forma adaptativa à medida que os novos dados se tornam disponíveis, o que chamamos de resiliência do modelo.

Existem muitas técnicas envolvidas no aprendizado de máquina, como aprendizado profundo, máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão, agrupamento de k-means e várias outras. E essas técnicas se enquadram em duas categorias: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.

- Aprendizado Supervisionado :

Algoritmos de aprendizado supervisionado são ensinados usando exemplos rotulados, como uma entrada onde a saída desejada é conhecida .

Por exemplo, um equipamento com pontos de dados rotulados como “F” (falha) ou “R” (executa). O algoritmo obtém um conjunto de entradas junto com as saídas corretas correspondentes e aprende examinando sua saída real com as saídas corretas para detectar erros e, em seguida, modifica o modelo de acordo.

- Aprendizado Sem supervisão

O aprendizado não supervisionado é usado com dados que não possuem rótulos históricos . Isso significa que o sistema não recebeu a “resposta certa”. O objetivo principal é explorar os dados e encontrar alguma estrutura dentro deles.

O aprendizado não supervisionado funciona bem em dados transacionais. Ele pode identificar grupos de clientes com atributos semelhantes que podem ser tratados de maneira semelhante em campanhas de marketing. Ou pode encontrar as principais características que separam as populações de clientes umas das outras.

Escolhendo a solução certa de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina envolve uma enorme quantidade de dados. O processo de alimentação dos dados em si é historicamente tedioso e requer muita codificação manual. Isso limita a capacidade das organizações de utilizar efetivamente as vantagens do aprendizado de máquina, causando atrasos que podem tornar os modelos desatualizados antes mesmo de serem concluídos.

E não termina apenas com a necessidade de alimentar grandes quantidades de dados em algum modelo de aprendizado de máquina. Para obter o máximo valor do aprendizado de máquina, você precisa combinar os melhores algoritmos com as ferramentas e processos certos. É quando a coisa toda vem junto.