O que é machine learning

O machine learning, ou aprendizado de máquinas, é a área da inteligência artificial relacionada à busca de um conjunto de regras e procedimentos para permitir que as máquinas possam agir e tomar decisões baseadas em dados, ao invés de serem explicitamente programadas para realizar uma determinada tarefa.

Dessa forma, ao analisarem um grande volume de informações, elas são capazes de identificar padrões e de tomar decisões com o auxílio de modelos. Isso torna as máquinas capazes de fazer predições por meio do processamento de dados.

Para entender o que é machine learning, é preciso conhecer suas três técnicas:

Supervisionado: a categoria mais utilizada de machine learning usa um algoritmo que precisa de exemplos rotulados para desempenhar suas tarefas. Ou seja, é preciso programar a pergunta que a máquina deve responder, cada quesito a ser avaliado e as opções possíveis de resposta.

Não-supervisionado: esses algoritmos visam obter uma melhor representação dos dados, como em uma segmentação/classificação de clientes, e não usam rótulos pré-definidos.

Aprendizado por reforço: máquinas dotadas desse tipo de aprendizado conseguem desenvolver uma política de ações visando uma determinada recompensa. Aqui entram, por exemplo, máquinas que aprendem a jogar xadrez e tomam decisões embasadas em cada estado do jogo para maximizar a recompensa final (vencer a partida).

Etapas do machine learning

Mas, na prática, como tudo isso funciona? Para facilitar o entendimento do aprendizado de máquinas na construção de um modelo de machine learning, o processo é dividido em sete etapas:

1. Coleta de dados

Depois de determinar exatamente o que se deseja e quais serão os equipamentos utilizados, a primeira etapa do machine learning é a coleta de dados. Trata-se de um momento crucial para o resultado final, pois a quantidade e a qualidade das informações determina o quão preditivo o modelo de machine learning vai ser.

2. Preparação dos dados

O próximo passo é verificar se as informações coletadas estão bem distribuídas ou se são tendenciosas. Caso sejam, a qualidade do modelo estará comprometida e vai ser necessário fazer um ajuste e uma normalização dos dados.

Nessa etapa, os dados coletados são separados em duas amostras — uma a ser utilizada no treinamento (etapa 4) e outra para a avaliação de performance do modelo (etapa 5).

3. Escolha do modelo

Há uma infinidade de modelos de machine learning disponíveis, cada um voltado ao cumprimento de uma determinada função. Portanto, a escolha do modelo mais adequado deve ser feita de acordo com o objetivo proposto inicialmente.

Os modelos mais utilizados são:

Classificação binária

Prevê um resultado binário, ou seja, um resultado dentre duas opções. O algoritmo de aprendizagem padrão desse modelo é o de regressão logística, que faz à máquina perguntas como “Este e-mail é spam ou não?”.

Classificação multiclasse

Aqui, é possível gerar previsões para múltiplas classes, permitindo que o computador preveja um dentre mais de dois resultados.

Por exemplo, a máquina consegue responder se um determinado item é um livro, um móvel ou uma peça de roupa, assim como identificar se o livro é infantil, de terror ou uma autobiografia. Indo mais além, ele é capaz de determinar qual categoria de serviços ou produtos é mais interessante para um determinado cliente.

Classificação por regressão

Os algoritmos desse modelo de machine learning são voltados para problemas de regressão e conseguem prever um valor numérico. Para tanto, as máquinas são treinadas por meio do algoritmo padrão de aprendizagem desse modelo, o de regressão linear.

Assim, o computador torna-se capaz de responder quantas unidades de um produto serão vendidas, quantos contratos serão fechados para usar um serviço ou qual será a temperatura no dia seguinte em determinada cidade.

4. Aprendizado

Como já indicado, o algoritmo usado para a aprendizagem da máquina está relacionado ao modelo escolhido. A etapa do treinamento é fundamental não apenas para preparar a máquina, mas para aprimorar constantemente suas habilidades de previsão.

Dessa forma, a máquina efetivamente aprende com seus erros e torna-se cada vez mais aperfeiçoada. O treinamento pode ser considerado o principal pilar do machine learning.

Métodos de Aprendizado

  • 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.

5. Avaliação

A avaliação permite testar o modelo com as informações não utilizadas no treinamento; isso é importante para verificar se a máquina realmente foi capaz de aprender, e não apenas de memorizar respostas anteriores.

A avaliação permite testar se, após o treinamento, a máquina está suficientemente capacitada. Com base na configuração designada anteriormente, a avaliação testa-a diante de dados que ela jamais havia visto. Sendo assim, a ideia é que a avaliação seja uma representação de como a máquina pode performar em um contexto real.

6. Aprimoramento dos parâmetros

A sexta etapa permite o aprimoramento dos parâmetros, visando sempre melhorar a qualidade e a eficiência do modelo de machine learning que está sendo utilizado. Essa etapa é importante para identificar valores que afetam diretamente a acurácia do modelo e o tempo de treinamento necessário.

Um dos principais parâmetros a serem analisados aqui é o quanto a linha de aprendizado da máquina é alterada de acordo com a informação adquirida no procedimento anterior. Ao longo dessa etapa, testam-se possibilidades para analisar melhor o machine learning e ensaiar formas de como ele pode ser aprimorado.

É importante destacar que, antes de começar a frase, deve-se estabelecer quais serão as definições de um bom modelo, pois elas guiarão o aprimoramento dele. Afinal, os ajustes e melhorias que serão feitos dependem da base de dados, do modelo e do treinamento.

Considerando tudo isso, o processo de machine learning deve ser continuado apenas quando o aprimoramento dos parâmetros for alcançado.

7. Predição

Se machine learning é o uso de dados para encontrar respostas, a fase da predição é quando a máquina dotada de ML pode efetivamente ser usada para responder as perguntas para as quais foi treinada. Ao usar o modelo elaborado, a importância e o valor do machine learning tornam-se mais palpáveis.

A importância da tecnologia de machine learning

Entender o que é machine learning possibilita a construção e uso de modelos capazes de analisar uma grande quantidade de dados com rapidez e eficiência, viabilizando a entrega de resultados mais rapidamente com precisão e confiabilidade controladas. Assim, as chances de identificar oportunidades e evitar riscos, como a ocorrência de fraudes, podem ser maximizadas.

Indústrias, governos e empresas do setor de vendas e de transportes já fazem uso dessa ferramenta. Enquanto isso, bancos e instituições financeiras utilizam o machine learning para identificar oportunidades de negócios e prevenir fraudes. A tecnologia ganha cada vez mais espaço nesse setor, devido em grande parte à ascensão dos bancos digitais.


Emilio Mario Wieczorek

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