O machine learning (ML) é uma subcategoria de inteligência artificial. Nele, o computador é desenvolvido para identificar padrões ou descobrir formas de aprender regularmente, sem ser necessário fazer ajustes para otimizar a performance.
Existem diversas tarefas da nossa rotina que recebem informações dos algoritmos de machine learning.
- Detecção de fraudes;
- Resultados de pesquisa na Web;
- Anúncios em tempo real, tanto em páginas da web como em dispositivos móveis;
- Análise de sentimento baseada em texto;
- Pontuação de crédito e melhores ofertas;
- Previsão de falhas no equipamento;
- Novos modelos de precificação.
Neste artigo, você descobrirá mais detalhes sobre o aprendizado de máquina, como ele funciona, quais são os benefícios, entre outras questões. Continue com a leitura e tire todas as suas dúvidas.
O que é Machine Learning?
O machine learning ou aprendizado de máquina tem como base para seu funcionamento a mesma premissa do aprendizado humano. Ou seja: é o aprendizado de máquina por meio do armazenamento de dados e informações prévias para, em seguida, executar uma determinada atividade.
Com o machine learning, máquinas e computadores se tornam capazes de aprender a aplicar diversas tarefas por meio da identificação de respostas programadas para diversas situações. Tudo isso graças a sistematização de seus dados.
Os dados podem ser imagéticos ou visuais, textuais, numerais e até mesmo sensoriais em diversos casos.
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Como funciona o Machine Learning?
Agora que você já sabe o que é aprendizado de máquina, vamos entender melhor como funciona o processo?
O desenvolvimento de um sistema de machine learning trabalha da seguinte forma: por meio da sistematização e armazenamento de dados pelo sistema da máquina é construído um conjunto de regras e normas para gerar uma resposta e ação a partir do processamento destes dados.
Em contrapartida, os algoritmos de machine learning criam, a partir da análise dos dados armazenados, ou até mesmo das respostas e ações esperadas da máquina nesta análise, uma otimização de todo o processo.
Nesse cenário, são construídas novas regras e perguntas para a segmentação mais aprofundada dos dados armazenados.
Para que serve e qual a sua Importância?
O machine learning ou aprendizado de máquina é uma das tecnologias mais importantes da atualidade. Afinal, está disponível no cotidiano de diversas pessoas.
A técnica tem como principal objetivo trabalhar em conjunto e colaboração com as tarefas e execuções manuais feitas por nós humanos, de maneira a otimizar e tornar determinados processos mais simples, rápidos e eficientes.
Netflix, Spotify e Amazon Prime Video, por exemplo, usam machine learning nos algoritmos de recomendação de filmes e séries para os assinantes.
A UBER também é outra empresa que aplica a tecnologia. Aqui, ela é usada para mostrar o tempo estimado de um percurso para o usuário.
Qual a diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial?
A inteligência artificial é uma ciência que estuda e desenvolve o emprego de máquinas para realização e otimização de tarefas humanas de maneira autônoma e independente.
Já o machine learning pode ser definido como uma subárea da inteligência artificial, ou seja: o machine learning é um pedacinho do grande leque de técnicas e conceitos que a inteligência artificial abrange.
Quais os principais benefícios desta tecnologia?
O machine learning é uma solução tecnológica que vem apresentando diversos benefícios tanto na otimização de tarefas cotidianas em nosso dia a dia quanto na otimização de tarefas empresariais.
Veja abaixo quais são os principais benefícios da tecnologia.
- Aumento da produtividade;
- Otimização na sistematização e análise de dados;
- Redução de custos operacionais;
- Identificações de problemas e falhas de maneira ágil e eficiente;
Quais são os principais tipos de aprendizado de máquina?
A aplicação do aprendizado de máquina pode ser observada na execução de diversas tarefas.
- Aplicativos de transporte e geolocalização;
- Filtragem de e-mails, spams e malwares;
- Realização de compras on-line;
- Anúncios personalizados com base nos dados e histórico do usuário;
- Algoritmos de redes sociais e serviços de streaming com base no comportamento e consumo do usuário.
Quais os principais métodos de aprendizagem de máquina?
O machine learning ou aprendizado de máquina permite a automação de tarefas e atividades em diversos segmentos.
No entanto, o aprendizado de máquina é desenvolvido por meio de quatro diferentes métodos que dependem diretamente de sua finalidade, capacidade de leitura, armazenamento e análise de dados.
Confira agora as três principais formas de desenvolvimento do machine learning!
Aprendizado supervisionado
O aprendizado supervisionado usa como base dois conceitos fundamentais do machine learning: regressão e classificação.
Com esses conceitos em mente, o aprendizado supervisionado funciona a partir da criação de um banco de dados manualmente.
Então, a máquina aprende a reconhecer sua principal função e executá-las com base em padrões e semelhanças.
Aprendizado não supervisionado
O aprendizado não supervisionado é mais complexo e lento. Isto porque, a máquina começa a analisar, de forma independente, os dados previamente coletados e sistematizados. A partir disso, ela identifica padrões e esquemas de forma autônoma.
Aprendizado semi-supervisionado
O aprendizado semi-supervisionado está entre o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. Ele é feito de forma manual. Aqui, é fornecido um sinal de aprendizagem e treinamento de maneira incompleta.
Por isso, na aprendizagem semi-supervisionada, a máquina recebe um conjunto de dados e algoritmos, sem que seja determinado diretamente o comando desejado com base nestes dados.
Aprendizado por reforço
O aprendizado por reforço é um dos que mais se assemelham ao aprendizado infantil . Até certo ponto, ele é feito de maneira automática. Então, consegue identificar erros e falhas com base em uma resposta externa.
A partir da identificação de falhas, a máquina é capaz de traçar outra rota para que seja feita outra abordagem da próxima vez.
Quais são os tipos de abordagem do machine learning?
Conheça as principais abordagens utilizadas no desenvolvimento e estruturação de um sistema de machine learning.
Regressão
Regressão ou regressão linear é um algoritmo supervisionado de machine learning utilizado para “prever o futuro” com base nos dados e informações previamente sistematizadas.
A partir da sistematização de dados e informações prévias, por meio da regressão, um sistema de machine learning será capaz de identificar padrões de respostas previamente entregues com base nessas informações e repeti-las de maneira contínua.
Classificação
A classificação em um sistema de machine learning é responsável por sistematizar e organizar todos os dados previamente armazenados na memória do sistema.
Sendo assim, de maneira supervisionada, as informações e dados são divididos e subdivididos em duas ou mais classes.
Um dos exemplos clássicos da classificação de dados em um sistema de machine learning é a ordenação de e-mails em listas de spam e não spam.
Clustering
Em clustering, a abordagem funciona de forma mais complexa. Um conjunto de dados e informações são divididos e subdivididos em grupos de uma ou mais entradas.
No entanto, essas informações não são conhecidas ou definidas previamente, tornando o clustering uma abordagem de machine learning não supervisionada.
Quais as diferenças entre Machine Learning, Deep Learning e mineração de dados?
A Inteligência artificial abrange uma ampla gama de conceitos e técnicas, mas cada um tem as suas próprias particularidades.
De maneira resumida, o machine learning (aprendizado de máquina) e o deep learning (aprendizado profundo de máquina) são dois principais pilares de um sistema de inteligência artificial, enquanto a mineração de dados é um sistema que torna possível o desenvolvimento de machine learning com base na sistematização de dados e informações.
A principal diferença entre os dois é que o machine learning é desenvolvido com base em dados e algoritmos onde o sistema aprende a realizar tarefas de maneira automática por meio da mineração de dados.
Já o deep learning é uma técnica um pouco mais complexa, uma vez que nela o sistema de inteligência artificial é capaz de atuar de maneira totalmente independente.
Isso se dá através da construção de redes neurais que emulam o cérebro humano tornando o sistema capaz de executar funções manuais de forma autônoma e sem a supervisão de um humano.
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