Machine Learning: o que é, como funciona e quais são os tipos de aprendizado de máquina

O Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma área da Inteligência Artificial (IA) que permite que sistemas aprendam com dados, identifiquem padrões e façam previsões. Isso significa ensinar um computador a agir de forma autônoma.

Há quatro formas de treinar um algoritmo de Machine Learning: aprendizado supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e por reforço (Reinforcement Learning). Assim, os computadores “aprendem sozinhos” a realizar tarefas complexas e tomar decisões mais precisas.

Os sistemas de Machine Learning estão presentes em diversas atividades da nossa rotina. Por exemplo, os algoritmos com recomendação de produtos em e-commerces e as assistentes virtuais em celulares e gadgets de casas inteligentes.

Conheça mais detalhes sobre o que é Machine Learning, como funciona e outras questões relacionadas ao tema.

O que é Machine Learning?

Machine Learning, ou Aprendizado de máquina, é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite que sistemas aprendam com dados, sem serem programados diretamente para as tarefas. Usando algoritmos, as máquinas são treinadas para executar ações complexas e tomar decisões de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana.

Para que serve o Machine Learning?

Os algoritmos de Machine Learning podem ser aplicados em diferentes setores da indústria, comércio, saúde, finanças e entretenimento. Nesses casos, as máquinas usam os dados para aprender determinadas tarefas complexas e otimizar as ações sem ajuda humana.

Alguns exemplos são os filtros de spam nos serviços de e-mail, sistemas de recomendações de serviços de streaming e detecção de fraudes bancárias. Além disso, a tecnologia está por trás das assistentes virtuais e dos sistemas de carros autônomos.

Como funciona o Machine Learning?

O funcionamento do Machine Learning pode ser dividido em nove etapas. São elas:

Coleta de dados: inicialmente, os dados devem ser coletados ou passar por uma curadoria. Essas informações podem ser encontradas em diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos de texto, imagens e áudio;

Pré-processamento de dados: os dados devem passar por uma “limpeza” antes de alimentar o algoritmo. Essa etapa envolve o ajuste de valores ausentes, remoção de informações duplicadas e a padronização dos dados;

Divisão dos dados: os dados usados para alimentar o algoritmo podem ser divididos em diferentes conjuntos. Uma ação que permite avaliar a evolução da IA durante o treinamento;

Escolha do algoritmo: a escolha do modelo de aprendizagem (supervisionado, não supervisionado) e do algoritmo (rede neural, regressão linear, clustering) deve estar relacionada ao uso da máquina em determinada tarefa;

Treinamento do modelo: o treinamento do sistema a partir dos dados coletados inclui ajustes de parâmetros internos para otimização de ações e geração de resultados satisfatórios;

Avaliação do modelo: o algoritmo é avaliado usando dados de teste. Isso permite considerar o desempenho da máquina a partir de métricas de precisão, recall ou erro quadrático;

Ajustes de parâmetros: o algoritmo do sistema pode ser ajustado após a avaliação, visando melhorar o desempenho dos resultados. Então, a aplicação de hiperparâmetros é um meio de otimizar os parâmetros não aprendidos pela máquina;

Implantação do modelo: o sistema está pronto para ser implementado em um ambiente de produto após o treinamento e a parametrização. Assim, a máquina pode processar informações e fornecer resultados em tempo real;

Monitoramento e manutenção: o desempenho do algoritmo deve ser monitorado após a implementação para eventuais manutenções. Alterações de dados ou um novo treinamento são essenciais para manter a máquina atualizada para executar as ações.

O funcionamento do Machine Learning é divido em nove etapas (Imagem: Vitor Pádua/Tecnoblog)

Quais são os tipos de Machine Learning?

O Machine Learning pode ser dividido em quatro categorias principais:

Aprendizado supervisionado: o algoritmo é treinado com dados rotulados, que já tem a resposta correta associada. O modelo aprende a fazer previsões e classificação sobre novos dados e pode ser aplicado em classificação de e-mails como spam;

Aprendizado não supervisionado: o algoritmo aprende com dados não rotulados, buscando encontrar padrões e agrupamentos sem um conjunto de treinamento pré-definido. O modelo é usado, por exemplo, na segmentação de clientes em grupos com comportamentos semelhantes;

Aprendizado semi-supervisionado: o algoritmo é treinado com dados rotulados e não rotulados, útil quando há uma quantidade limitada de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados. O modelo pode ser aplicado como mais economia e eficiência na classificação de imagens médicas com poucos dados rotulados, por exemplo;

Aprendizado por reforço (Reinforcement Learning): o algoritmo aprende por meio de interações com um ambiente, em um formato de tentativa e erro com sistema de recompensa. Ideal para treinamentos de um robô, por exemplo;

Quais são os algoritmos de Machine Learning?

Existem diversos algoritmos de Machine Learning. Sendo estes os mais usados:

Redes Neurais: modelos inspirados no cérebro humano, capazes de aprender padrões complexos em grandes volumes de dados. Usados em tarefas de reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e geração de conteúdo;

Regressão linear: algoritmo que busca encontrar o melhor hiperplano que se ajusta aos dados. Usado para prever valores numéricos contínuos, como histórico de preços e temperaturas, sendo a base de diversos algoritmos complexos;

Regressão logística: algoritmo de classificação que estima a probabilidade de eventos, sendo aplicado em classificação binária (sim/não) e multinomial (múltiplas classes). Por exemplo, detecção de fraudes, gerenciamento de Spam e controle de qualidade;

Clustering: conjunto de técnicas que separam dados semelhantes em grupos (clusters). Usado para descobrir padrões ocultos em dados, segmentar clientes, analisar dados biológicos e detectar anomalias;

Árvores de decisão: modelo que representa decisões em forma de árvore, aplicados em classificação e regressão. Usa um diagrama de árvore para apresentar uma sequência ramificada, facilitando a interpretação e visualização.

Quais são os exemplos de uso de Machine Learning?

O uso de Machine Learning já está presente em diversas atividades do nosso cotidiano. Algumas delas são:

Recomendações personalizadas: algoritmos analisam nossos hábitos de consumo e navegação para sugerir produtos, filmes ou músicas que podem ser do nosso interesse;

Assistentes virtuais: assistentes como Siri, Alexa e Google Assistente respondem aos nossos comandos de voz através do processo de linguagem natural;

Diagnósticos médicos: o Machine Learning auxilia na análise de imagens médicas, como radiografias e tomografias, permitindo a detecção precoce de doenças;

Detecção de fraudes: bancos e instituições financeiras usam algoritmos para identificar transações suspeitas, protegendo os dados e recursos financeiros de clientes;

Veículos autônomos: carros autônomos usam algoritmos para processar informações em tempo real, permitindo dirigir em ambientes complexos e tomar decisões inteligentes com rapidez.

Assistentes virtuais como a Alexa, presente em vários dispositivos de casas inteligentes, são exemplos de Machine Learning (Imagem: Igor Shimabukuro/Tecnoblog)

Quais são as vantagens do Machine Learning?

O Machine Learning apresenta diversas vantagens que contribuem com a rotina de empresas e de pessoas comuns. Por exemplo:

Automação inteligente: os algoritmos podem automatizar tarefas repetitivas e complexas, como classificação de documentos, liberando os profissionais para se dedicarem a atividades mais estratégicas;

Descoberta de insights: o Machine Learning pode analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente, encontrando padrões e insights que não poderiam ser identificados manualmente;

Previsões e recomendações: os algoritmos usam dados para prever comportamentos e preferência dos usuários, oferecendo recomendações personalizadas em diversas áreas, como e-commerce, marketing e finanças;

Aprendizado contínuo: os modelos de Machine Learning podem ser treinados com novos dados, melhorando constantemente seu desempenho ao longo do tempo.

Quais são as desvantagens do Machine Learning?

Alguns pontos podem ser vistos como desvantagens em relação ao uso do Machine Learning:

Algoritmos influenciáveis: os modelos de Machine Learning aprendem com os dados fornecidos. Se esses dados forem tendenciosos ou incompletos, os algoritmos seguiram essas referências ao apresentar os resultados;

Dependência de dados: a maioria dos algoritmos exige grandes quantidades de dados para aprender de forma eficaz. Portanto, a qualidade desses dados é essencial para não levar a resultados imprecisos;

Alto investimento: implementar projetos de Machine Learning exige um investimento significativo em infraestrutura, softwares e profissionais qualificados. Além disso, o desenvolvimento e manutenção dos algoritmos são um processo contínuo;

Ética e privacidade: o uso de algoritmos levanta questões éticas importantes, como privacidade e responsabilidade. É fundamental que os sistemas sejam desenvolvidos de forma ética e responsável.

Qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

O Machine Learning é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) que atua na criação de algoritmos que permitem que máquinas aprendam a partir de dados. Com isso, os modelos podem executar tarefas complexas sem serem diretamente programados.

Já IA é um campo da ciência da computação que busca criar máquinas capazes de simular a inteligência humana. Isso inclui desde a resolução de problemas complexos até a compreensão e geração de linguagem natural.

Machine Learning é um subcampo da Inteligência artificial (Imagem: Vitor Pádua/Tecnoblog)

Qual é a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

Machine Learning é um subcampo dentro da IA que permite que máquinas aprendam a executar tarefas complexas a partir de dados. Essa aprendizagem é realizada por meio de algoritmos que identificam padrões, permitindo fazer ações de modo autônomo.

O Deep Learning é um subcampo do Machine Learning que usa redes neurais artificiais com muitas camadas para aprender representações complexas de dados. Essas redes são inspiradas no cérebro humano, comumente aplicadas em tarefas de reconhecimento de imagem ou geração de conteúdo.

Machine Learning: o que é, como funciona e quais são os tipos de aprendizado de máquina