5 aplicativos inovadores de aprendizado de máquina

Machine Learning é a última palavra da moda por aí, e com razão. É um dos subcampos mais interessantes e de mais rápido crescimento da Ciência da Computação. Simplificando, o Machine Learning é o que torna sua Inteligência Artificial inteligente. A maioria das pessoas acha o funcionamento interno do Machine Learning misterioso – mas isso está longe de ser verdade. Se você está apenas começando a entender o Machine Learning, vamos facilitar usando uma analogia:
Você está tentando jogar uma bola de papel em uma lata de lixo.

Depois de uma tentativa, você terá uma boa ideia da quantidade de força que precisa colocar. Você coloca a força necessária em sua segunda tentativa, mas o ângulo parece estar errado. O que está acontecendo essencialmente aqui é que a cada lance você está aprendendo alguma coisa e aproximando seu resultado do resultado desejado. Isso porque nós, humanos, somos inerentemente programados para aprender e crescer com nossas experiências.
Suponha que você se substitua por uma máquina. Agora, temos duas maneiras de avançar:

Abordagem de Aprendizagem Não-Máquina

Uma abordagem genérica, sem aprendizado de máquina, seria medir o ângulo e a distância e, em seguida, usar uma fórmula para calcular a força ideal necessária. Agora, suponha que adicionamos outra variável – um ventilador que adiciona alguma força do vento. Nosso programa não ML quase certamente falhará devido à variável adicionada. Se quisermos fazê-lo funcionar, precisamos reprogramá-lo mantendo o fator vento em mente e a fórmula.

Abordagem de aprendizado de máquina

Agora, se fôssemos projetar uma abordagem baseada em Machine Learning para o mesmo problema, ela também começaria com uma fórmula padrão – mas, após cada experiência, atualizaria/refrataria a fórmula. A fórmula será aprimorada continuamente usando mais experiências (conhecidas como 'pontos de dados' no mundo do Machine Learning) - isso também levará a melhorias no resultado. Você experimenta essas coisas diariamente na forma de seu feed de notícias do Facebook, ou sugestões personalizadas do YouTube com curadoria ou outras coisas desse tipo – você entende a essência.
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O que é Aprendizado de Máquina?

A analogia acima deve deixar claro que o Machine Learning está simplesmente usando algoritmos e processos para treinar seu sistema para melhorar com a experiência. No entanto, para uma definição técnica, diz-se que um sistema aprende com as experiências em relação a um conjunto de tarefas, se seu desempenho nas referidas tarefas melhora com o tempo e a experiência.

O que isso significa essencialmente é que em Machine Learning, o sistema melhora seu desempenho com a experiência. Isso é precisamente o que notamos em nossa analogia também.

Tipos de aprendizado de máquina

Dependendo da declaração do problema, você pode usar uma das três técnicas para treinar seu sistema:

Aprendizado Supervisionado

O Aprendizado de Máquina Supervisionado deve ser aplicado a conjuntos de dados em que o rótulo/classe de cada dado é conhecido. Vamos imaginar que queremos ensinar nosso sistema a distinguir entre as imagens de um cachorro e de um humano. Suponha que tenhamos uma coleção de imagens rotuladas como humana ou cão (a rotulagem é feita por anotadores humanos para garantir uma melhor qualidade dos dados). Agora, podemos usar esse conjunto de dados e classes de dados para treinar nosso algoritmo para aprender o caminho certo. Uma vez que nosso algoritmo aprenda a classificar imagens, podemos usá-lo em diferentes conjuntos de dados - para prever o rótulo de qualquer novo ponto de dados.
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Aprendizado não supervisionado

Como você pode adivinhar pelo nome, o Machine Learning não supervisionado é desprovido de quaisquer classes ou rótulos de supervisão. Apenas fornecemos ao nosso sistema uma grande quantidade de dados e características de cada dado. Por exemplo, suponha que em nosso exemplo anterior nós apenas alimentamos um número de imagens (de humanos e cachorros) em nosso sistema dando a cada imagem uma característica. Claramente, as características dos humanos serão semelhantes e diferentes das dos cães. Usando essas características, podemos treinar nosso sistema para agrupar dados em duas categorias. Uma versão não supervisionada de “classificação” é chamada de “agrupamento”. No clustering, não temos rótulos. Agrupamos os conjuntos de dados com base em características comuns.

Aprendizado por Reforço

No aprendizado por reforço, não há classes ou características, há apenas um ponto final – passar ou reprovar. Para entender isso melhor, considere o exemplo de aprender a jogar xadrez. Após cada jogo, o sistema é informado do status de vitória/derrota. Nesse caso, nosso sistema não tem todos os movimentos rotulados como “certos” ou “errados”, mas apenas o resultado final. À medida que nosso algoritmo joga mais partidas durante o treinamento, ele continuará dando “pesos” maiores (importância) à combinação desses movimentos que resultaram em uma vitória.
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Aplicações inovadoras no campo de Machine Learning

Da nossa discussão acima, fica claro que o Machine Learning pode realmente resolver muitos problemas que os computadores tradicionais simplesmente não conseguem. Vejamos algumas das aplicações de Machine Learning que mudaram o mundo como o conhecemos:

1. Combate ao spam na Web

O Google está usando “aprendizado profundo” – é uma rede neural, para combater o spam online e offline. O Deep Learning usa dados dos usuários e aplica processamento de linguagem natural para concluir sobre os e-mails encontrados. Não apenas ajuda os usuários da web, mas também as empresas de SEO que tentam ajudar sites legítimos a se classificarem mais alto usando técnicas de chapéu branco.

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2. Aprendizagem por Imitação

A aprendizagem por imitação é muito semelhante à aprendizagem por observação – algo que fazemos quando crianças. Isso é amplamente utilizado em robótica de campo e em indústrias como agricultura, busca, construção, resgate, militar e outros. Em todas essas situações, é extremamente difícil programar manualmente os robôs. Para ajudar nisso, a programação por demonstração – também conhecida como métodos colaborativos é usada juntamente com o Machine Learning. Dê uma olhada neste vídeo publicado pelo estado do Arizona , que mostra um robô humanóide aprendendo a agarrar diferentes objetos.

3. Tecnologia Assistiva e Médica

Robôs assistivos são robôs capazes de processar informações sensoriais e realizar ações em momentos de necessidade. O Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) foi criado usando esse tipo de aprendizado de máquina e colaborações do mundo real. A STAR usa detecção ML e 3D e pode costurar intestinos de porco (usados ​​para testes) melhor do que qualquer cirurgião. Embora o STAR não tenha sido desenvolvido para substituir os cirurgiões, ele oferece uma solução colaborativa para etapas delicadas em procedimentos médicos.
O Machine Learning também encontra aplicações na forma de medidas preditivas. Assim como um colega pode olhar a receita de um médico e descobrir o que pode ter perdido, um sistema artificialmente inteligente também pode descobrir os elos perdidos em uma receita se bem treinado. Não apenas isso, mas a IA também pode procurar padrões que apontem para possíveis insuficiências cardíacas. Isso pode ser extremamente útil para os médicos, pois eles podem colaborar com o robô virtual AI para diagnosticar melhor uma condição cardíaca fatal antes que ela ocorra. O par extra de olhos (e inteligência) pode fazer mais bem do que mal. Os estudos até agora também prometem para a futura aplicação desta tecnologia.

4. Tradução/Reconhecimento Automático

Embora pareça um conceito simples, o ML também pode ser usado para traduzir texto (mesmo de imagens) para qualquer idioma. O uso de redes neurais ajudará na extração de texto de uma imagem que pode ser traduzida para o idioma necessário antes de colocá-lo de volta na imagem. Além disso, o ML também é usado em todos os aplicativos que lidam com qualquer tipo de reconhecimento – voz, imagens, texto, o que você quiser!

5. Jogando videogames automaticamente

Este é um dos aplicativos mais legais do Machine Learning, embora possa não ter tanta utilidade social como os outros mencionados na lista. O aprendizado de máquina pode ser usado para treinar redes neurais para analisar os pixels em uma tela e jogar um videogame de acordo. Uma das tentativas iniciais para isso foi o Deepmind do Google.
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Para concluir…
Dito isso, Machine Learning não é a solução para todos os seus problemas. Você não precisa de aprendizado de máquina para descobrir a idade de uma pessoa a partir de seu DOB, mas certamente precisa de ML para descobrir a idade de uma pessoa a partir de suas preferências musicais. Por exemplo, você descobrirá que os fãs de Johnny Cash e The Doors têm mais de 35 anos, enquanto a maioria dos fãs de Selena Gomez tem menos de 20 anos. Machine Learning *pode* ser usado para qualquer problema ao seu redor, mas deveria? Na verdade. Nunca use o aprendizado de máquina como uma solução para seus problemas sem ter certeza de que você realmente precisa que sua máquina aprenda. Caso contrário, seria como matar mosquitos usando metralhadoras – eles podem ser mortos, podem não ser, mas no final das contas, valeu a pena?
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