Tipos de aprendizado de máquina: 3 tipos de aprendizado de máquina que você deve conhecer
Publicados: 2019-11-14Quando você começa a aprender IA, você se depara com um termo com frequência – aprendizado de máquina. O que é isso? Tipos de aprendizado de máquina, se houver?
Neste artigo, abordaremos essas mesmas questões.
Vamos começar.
Índice
O que é Aprendizado de Máquina?
Você já se perguntou como o Facebook recomenda seus amigos?
Ou como a Amazon recomenda seus produtos para comprar?
Todos eles usam algoritmos de aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina refere-se ao campo de estudo, que permite que as máquinas continuem melhorando seu desempenho sem a necessidade de programação.
Por meio do aprendizado de máquina, seus softwares e bots podem aprender coisas novas sempre e dar melhores resultados.
Essas máquinas exigem muita programação no início. Mas, uma vez iniciado o processo, eles próprios começam a aprender diferentes aspectos da tarefa. Como o aprendizado de máquina pode ajudar muitos setores, o escopo futuro do aprendizado de máquina é brilhante.
O aprendizado de máquina é um ramo essencial da IA e pode ser usado em vários setores, incluindo:
- Comércio eletrônico
- Saúde ( Leia : Aprendizado de Máquina na Saúde)
- Mídia social
- Finança
- Automotivo
E muitos mais.
Como funciona o aprendizado de máquina?
No aprendizado de máquina, você insere alguns dados de treinamento que treinam o computador. Ele usa os dados para criar um modelo e, à medida que obtém novas entradas, os usa para fazer previsões.
Se a previsão estiver errada, o computador reinicia o processo novamente até fazer uma previsão correta.
Como você deve ter notado, o sistema aprende sempre que faz uma previsão. Foi apenas um exemplo simples.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são bastante complexos e exigem muitas outras etapas. Diferentes ferramentas de aprendizado de máquina permitem explorar as profundezas dos domínios da ciência de dados, experimentá-los e inovar soluções de IA/ML totalmente funcionais. Diferentes ferramentas são projetadas para diferentes necessidades. Portanto, a escolha das ferramentas de Machine Learning dependerá em grande parte do projeto em questão, do resultado esperado e, às vezes, do seu nível de especialização.
Diferentes tipos de aprendizado de máquina
Aqui estão os seguintes tipos de aprendizado de máquina:
Aprendizado Supervisionado
O aprendizado supervisionado é quando você fornece à máquina muitos dados de treinamento para executar uma tarefa específica.
Por exemplo, para ensinar a uma criança a cor vermelha, você mostra a ele um monte de coisas vermelhas como uma maçã, uma bola vermelha, certo?
Depois de mostrar um monte de coisas vermelhas, você mostra a ele uma coisa vermelha e pergunta de que cor é para descobrir se a criança aprendeu ou não.
No aprendizado supervisionado, você também ensina a máquina.
É o tipo de ML mais acessível para implementar e também o mais comum.
Nos dados de treinamento, você alimentaria a máquina com muitos exemplos semelhantes e o computador preveria a resposta. Você então daria feedback ao computador para saber se ele fez a previsão correta ou não.
Exemplo de Aprendizagem Supervisionada
Você fornece a máquina com as seguintes informações:
2,7 = 9
5,6 = 11
9,10 = 19
Agora você dá à máquina as seguintes perguntas:
9,1 = ?
8,9 = ?
20,4 = ?
Dependendo das respostas da máquina, você forneceria mais dados de treinamento ou problemas mais complexos.
O aprendizado supervisionado é específico da tarefa, e é por isso que é bastante comum.
Aprendizado não supervisionado
Como o nome sugere, o aprendizado não supervisionado é o oposto do aprendizado supervisionado. Nesse caso, você não fornece à máquina nenhum dado de treinamento.
A máquina tem que chegar a conclusões sem nenhum dado rotulado. É um pouco desafiador de implementar do que o aprendizado supervisionado.
Ele é usado para agrupar dados e encontrar anomalias.
Seguindo o exemplo que discutimos acima, suponha que você não tenha mostrado à criança diferentes coisas de cor vermelha no início.
Em vez disso, você colocou um monte de coisas vermelhas e verdes na frente dele e pediu que ele as separasse.
O aprendizado não supervisionado é semelhante a este exemplo.
Exemplo de Aprendizagem Não Supervisionada
Suponha que você tenha artigos de notícias diferentes e queira classificá-los em categorias diferentes. Você entregaria os artigos à máquina, e ela detectaria semelhanças entre eles.
Em seguida, ele dividirá os artigos em diferentes categorias de acordo com os dados encontrados.
Agora, quando você der um novo artigo para a máquina, ela o categorizará automaticamente.
Assim como outros tipos de aprendizado de máquina, também é bastante popular, pois é orientado a dados.
Aprendizado por Reforço
O aprendizado por reforço é bem diferente de outros tipos de aprendizado de máquina (supervisionado e não supervisionado).
A relação entre dados e máquina também é bem diferente de outros tipos de aprendizado de máquina.
No aprendizado por reforço, a máquina aprende com seus erros. Você fornece à máquina um ambiente específico no qual ela pode executar um determinado conjunto de ações. Agora, ele vai aprender por tentativa e erro.
No exemplo que discutimos acima, suponha que você mostre à criança uma maçã e uma banana e pergunte a ele qual é a vermelha.
Se a criança responder corretamente, você lhe dá um doce (ou chocolate), e se a criança der uma resposta errada, você não lhe dá o mesmo.
No aprendizado por reforço, a máquina aprende da mesma forma.
Exemplo de Aprendizado por Reforço
Você dá à máquina um labirinto para resolver. A máquina tentará decifrar o labirinto e cometerá erros. Sempre que falhar em resolver o labirinto, ele tentará novamente. E com cada erro, a máquina aprenderá o que evitar.
Ao repetir essa atividade, a máquina continuará aprendendo mais informações sobre o labirinto. Ao usar essas informações, ele também resolverá o labirinto em algum tempo.
Embora o aprendizado por reforço seja bastante desafiador de implementar, ele encontra aplicações em muitos setores.
Aplicações de diferentes tipos de aprendizado de máquina
Agora você sabe que existem três tipos de aprendizado de máquina, mas onde eles são usados? Bem, os seguintes pontos esclarecem o mesmo:
Aprendizado Supervisionado
- Reconhecimento de rostos – Reconhecendo rostos em imagens (Facebook e Google Fotos)
- Filtro de Spam – Identifique e-mails de spam verificando seu conteúdo
Aprendizado não supervisionado
- Sistemas de recomendação – Recomendar produtos aos compradores (como a Amazon)
- Categorização de dados – Categorize os dados para uma melhor organização
- Segmentação de clientes – Classifique os clientes em diferentes categorias de acordo com diferentes qualidades
Aprendizado por Reforço
- Indústria de Manufatura – Simplifique o processo de manufatura automatizado
- Robótica – Ensine as máquinas a evitar erros
- Videogames – Melhor IA para personagens de videogame e NPCs
Quer usar o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é uma das tecnologias mais influentes do mundo. Essa é uma grande razão pela qual é tão popular hoje em dia.
Muitas indústrias empregam aprendizado de máquina para diferentes propósitos, de modo que a demanda aumenta a cada dia. Se você quiser saber mais sobre carreiras em Machine Learning e Inteligência Artificial, confira o IIIT-B e o PG Diploma in Machine Learning and AI Program do upGrad.
Quais são as aplicações do aprendizado supervisionado?
Quando desejamos mapear rótulos de entrada para rótulos de saída, ou quando queremos mapear uma entrada para uma saída contínua, o aprendizado supervisionado é frequentemente usado. Em palavras simples, quando uma tarefa envolve classificação, o aprendizado supervisionado é usado. Os algoritmos de aprendizado supervisionado têm várias aplicações, como detectar rostos em imagens ou vídeos, categorizar texto em diferentes classes e reconhecer assinaturas, etc. , previsão do tempo e previsão de preços de ações são algumas de suas outras aplicações.
Como o aprendizado supervisionado é diferente do aprendizado não supervisionado?
O aprendizado supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina que envolve modelos de treinamento com dados rotulados. Para treinar o modelo, o aprendizado supervisionado requer supervisão, semelhante a como um aluno aprende na presença de um professor. O aprendizado não supervisionado, por outro lado, é um método de aprendizado de máquina que usa dados de entrada não rotulados para inferir padrões. O aprendizado não supervisionado visa extrair estrutura e padrões de dados não estruturados. Não há necessidade de monitoramento no aprendizado não supervisionado. O objetivo do aprendizado supervisionado é treinar o modelo para prever o resultado quando novos dados são fornecidos. O aprendizado não supervisionado visa descobrir padrões ocultos e insights significativos de um conjunto de dados desconhecido.
Quais são as vantagens do aprendizado por reforço?
O aprendizado por reforço pode ser usado para lidar com problemas extremamente complicados que são impossíveis de resolver usando métodos tradicionais. Essa abordagem é preferida para alcançar resultados de longo prazo difíceis de alcançar. Este paradigma de aprendizagem é notavelmente comparável à aprendizagem humana. Como resultado, está à beira de alcançar a perfeição. O modelo tem a capacidade de corrigir erros cometidos durante a fase de treinamento. Uma vez que um modelo corrigiu um erro, a probabilidade de o mesmo erro acontecer é bastante baixa. Ele pode projetar o modelo ideal para resolver um problema específico. Ele atinge um equilíbrio razoável entre exploração e exploração.