A sociedade atual é marcada pela tecnologia e automação das máquinas. Com o uso da inteligência artificial, os setores viram uma oportunidade de melhorar e agilizar os seus processos. Por isso, o machine learning tem se tornado cada vez mais tendência entre os diversos setores do mercado de trabalho.
Mas o que é machine learning? Podemos afirmar que é tudo que torna uma ação mais inteligente e prática no cotidiano. Desde a criação de carros mais autônomos, ou a criação de sistemas de reconhecimento e seleção online, ou mesmo o diagnóstico de doenças por imagens na saúde.
Neste artigo você vai entender os detalhes sobre o machine learning, além de seus diferentes tipos e aprendizados. Confira!
O que é Machine Learning?
Machine Learning nada mais é que um ramo dentro da tecnologia, mais especificamente da inteligência artificial, que usa máquinas que têm a capacidade de aprender padrões a partir de uma análise de dados e conseguem chegar a um resultado, servindo de solução para um problema que você tenha.
Ou seja, é uma máquina que é capaz de tomar decisões sozinha, com o mínimo ou nenhuma intervenção humana em seu processo.
O surgimento do conceito de Machine Learning e suas tecnologias ocorreu com Alan Turing na década de 1950. Este foi o período em que foram feitos testes que mediam o quanto máquinas seriam capazes de pensar e elaborar o raciocínio tal como seres humanos.
Nesse sentido, para a máquina realizar essas ações ela utiliza de aprendizados na execução, que você entenderá melhor no próximo tópico.
Tipos de aprendizado Machine Learning
Pensando mais na parte prática, o machine learning possui diferentes tipos de aprendizados para funcionar. São eles compostos por 4 variações:
Aprendizado supervisionado
É o mais comum. Ele se baseia no processo que funciona a partir de resultados pré-definidos, ou seja, que utiliza valores já repassados e, então, os analisa e suas variáveis, para aprender quais são os resultados de saída mais cabíveis.
Por exemplo: uma pessoa pega um banco de dados e ensina a máquina o que é uma moto, como reconhecer seus padrões e semelhanças. Diante disso, mesmo que as cores e tamanhos variem, a máquina consegue reconhecer as características básicas.
E a partir desses conceitos chaves ela repete esses conceitos e tira suas conclusões quando necessárias.
Outro exemplo seria um e-mail ser classificado como SPAM automaticamente. Para chegar nesse resultado, há um treino contínuo com a máquina em que contém e-mails com a resposta de que é spam. A partir das características dos e-mails classificados como “Sim”, o algoritmo aprende a rotular o que é spam ou não.
Empresas que usam muito deste tipo de aprendizagem no machine learning são a Walmart e a Amazon dos Estados Unidos, onde seus varejistas utilizam o modelo para a reposição de estoques, agilizando e melhorando o processo como um todo.
Aprendizado não-supervisionado
É a forma menos utilizada pelas empresas, pois muitos resultados podem ser inconclusivos, já que a máquina começa a analisar sozinha os dados e a identificar os padrões, mesmo de conceitos que nunca viu antes. Então, a chance de não sair 100% como esperado é maior, certo? Além disso, é um processo mais demorado e, por isso, não muito popular no mercado.
Por exemplo: a própria máquina aprende o que é uma lata e uma garrafa de refrigerante, e até chegar a essa conclusão ela faz vários testes.
Outro exemplo prático seria as combinações a partir de dados coletados sozinhas no aplicativo Tinder, onde há as sugestões de conexões e pessoas que combinam sem ninguém informar nada previamente.
Entretanto, o Spotify e a Netflix quando recomendam algo, o que é feito de fato é a execução de um algoritmo não-supervisionado para agrupar os clientes e fazer recomendações com base nas experiências nas plataformas.
Aprendizado semi-supervisionado
É uma espécie de aprendizado supervisionado que possui poucos exemplos rotulados e muitos exemplos não rotulados para atuar. Então, necessita de um apoio humano ao mesmo tempo que uma independência de máquina para descobrir.
Um exemplo clássico é o de classificação de sites na web, onde se gasta muito tempo para rotular uma amostra de forma confiável. Entretanto, um crawler (rastreador de rede) é capaz de coletar inúmeras amostras sem rótulo rapidamente.
Aprendizado reforçado
Podemos compará-lo com a nossa vida de criança até se transformar em adulto. Quando éramos crianças, engatinhamos até aprender a andar, e erramos e caímos várias vezes.
O processo de aprendizagem atua nessa linha, onde a máquina testa muitas e muitas vezes. Por isso, ela é reforçada por nós humanos a aprender com o que errou até encontrar a abordagem certa.
Um exemplo seria usar a recomendação de vídeos do YouTube, por exemplo. Após assistir vídeos ele propõe novas opções (daí acontece o não-supervisionado), só que essas opções não tem nada a ver com o que você quer assistir no momento. Então, a partir dessas negativas, o algoritmo vai mostrando outras opções. Essa aprendizagem pelo erro é reforçada.
É um tipo de aprendizagem de machine learning muito utilizada no ramo de jogos e robótica.
Quais são as diferenças entre os tipos de Machine Learning?
As diferenças ocorrem a partir da forma de execução e processo de cada aprendizado. Enquanto os supervisionados dependem de um contato humano para funcionar e deduzir as soluções, o semi supervisionado não precisa tanto, pois possui mais independência. Já o não supervisionado faz tudo sozinho e o reforçado precisa aprender com os erros.
Afinal, onde e como usar o Machine Learning?
Sabendo o conceito e os tipos de aprendizagem de machine learning existentes, fica o questionamento de onde comumente são utilizados.
Qualquer empresa precisa dessa metodologia para funcionar de forma eficiente e com produtividade, sendo nos aspectos mais comuns de uso:
- Detecção de Fraudes;
- Sistemas de Recomendação;
- Mecanismos de Busca;
- Sistemas de Vigilância em Vídeo;
- Reconhecimento de Manuscrito;
- Bots de Serviço ao Cliente;
- Segurança de TI;
- Manutenção Preditiva (Internet da coisas);
- Detecção de Anomalia online;
- Logística.
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