O que é Machine Learning e por que é importante
Publicados: 2018-06-12Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo são três das palavras-chave mais populares da indústria hoje. E, muitas vezes, tendemos a usar os termos Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) como sinônimos. No entanto, esses dois termos são muito diferentes – o aprendizado de máquina é um dos aspectos cruciais do campo muito mais amplo da IA.
Nidhi Chappell, chefe de ML da Intel , explica bem :
“A IA é basicamente a inteligência – como tornamos as máquinas inteligentes, enquanto o aprendizado de máquina é a implementação dos métodos de computação que a suportam. A maneira como eu penso é: IA é a ciência e aprendizado de máquina são os algoritmos que tornam as máquinas mais inteligentes.”
Assim, para colocar em palavras simples, IA é um campo que envolve transformar máquinas em unidades “inteligentes e inteligentes”, enquanto ML é um ramo da inteligência artificial que trata de ensinar o computador a “aprender” a realizar tarefas por conta própria .
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Agora, vamos nos aprofundar no que é Machine Learning.
Índice
O que é Aprendizado de Máquina?
De acordo com o SAS , “Machine learning é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que os sistemas podem aprender com os dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.”
Embora o termo aprendizado de máquina tenha estado sob os holofotes apenas recentemente, o conceito de aprendizado de máquina existe há muito tempo, sendo o primeiro exemplo a máquina Enigma de Alan Turing que ele desenvolveu durante a Segunda Guerra Mundial. Hoje, o aprendizado de máquina está em quase todos os lugares ao nosso redor, desde as coisas comuns em nossas vidas até os cálculos mais complicados envolvendo Big Data. Por exemplo, o carro autônomo do Google e as recomendações personalizadas em sites como Netflix, Amazon e Spotify são resultados do Machine Learning.
Como as máquinas aprendem?
Para entender melhor a questão “o que é Aprendizado de Máquina”, temos que conhecer as técnicas pelas quais as máquinas podem 'aprender' sozinhas. Existem três maneiras principais pelas quais os dispositivos podem aprender a fazer as coisas – aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Enquanto quase 70% do ML é supervisionado, apenas cerca de 10-20% do ML é aprendizado não supervisionado.
Aprendizado Supervisionado
O aprendizado supervisionado lida com entradas e saídas claramente definidas e delineadas e os algoritmos aqui são treinados por meio de tags rotuladas. No aprendizado supervisionado, o algoritmo de aprendizado recebe tanto o conjunto definido de entradas quanto o conjunto correto de saídas. Assim, o algoritmo modificaria a estrutura de acordo com o padrão que percebe nas entradas e saídas recebidas. Este é um modelo de aprendizado de reconhecimento de padrões que envolve métodos como classificação, regressão, previsão e aumento de gradiente.
O aprendizado supervisionado geralmente é aplicado em casos que envolvem dados históricos. Por exemplo, usando os dados históricos de transações com cartão de crédito, o aprendizado supervisionado pode prever as possibilidades futuras de transações com cartão defeituosas ou fraudulentas.
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Aprendizado não supervisionado
Ao contrário do aprendizado supervisionado que usa conjuntos de dados históricos, o aprendizado não supervisionado é um aplicativo que não possui dados históricos. Nesse método, o algoritmo de aprendizado vai além dos dados para chegar à estrutura apt – embora os dados sejam desprovidos de tags, o algoritmo divide os dados em pedaços menores de acordo com suas respectivas características, mais comumente com o auxílio de uma árvore de decisão. O aprendizado não supervisionado é ideal para aplicativos de dados transacionais, como identificar segmentos de clientes e clusters com atributos específicos.
Os algoritmos de aprendizado não supervisionado são usados principalmente na criação de conteúdo personalizado para grupos de usuários individuais. Recomendações online sobre plataformas de compras e identificação de dados discrepantes são dois grandes exemplos de aprendizado não supervisionado.
Aprendizado por Reforço
O aprendizado por reforço é bastante semelhante ao método tradicional de análise de dados, onde os algoritmos aprendem por meio do método de tentativa e erro, após o qual declara os resultados com os melhores resultados possíveis. A aprendizagem por reforço é composta por três componentes fundamentais – agente, ambiente e ações. O agente aqui se refere ao aprendiz/decisor; o ambiente consiste em tudo com o qual o agente interage, e as ações referem-se às coisas que o agente pode realizar.
Esse tipo de aprendizado ajuda a melhorar o algoritmo ao longo do tempo porque continua a ajustar o algoritmo à medida que detecta erros nele. As rotas do Google Maps são um dos exemplos mais excelentes de aprendizado por reforço.
Agora que você está ciente do que é Machine Learning, incluindo os tipos em que você pode fazer as máquinas aprenderem, vamos agora ver as várias aplicações do Machine Learning no mundo hoje.
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Por que o aprendizado de máquina é importante no mundo de hoje?
Depois do que é aprendizado de máquina, vem a próxima pergunta importante – “qual é a importância do aprendizado de máquina?”
O foco principal do aprendizado de máquina é ajudar as organizações a melhorar seu funcionamento geral, produtividade e processo de tomada de decisão, investigando as grandes quantidades de reservas de dados. À medida que as máquinas começam a aprender por meio de algoritmos, isso ajudará as empresas a desvendar esses padrões nos dados que podem ajudá-las a tomar melhores decisões sem a necessidade de intervenção humana. Além desse benefício inicial, o aprendizado de máquina tem as seguintes vantagens:
Análise e avaliação oportunas
Ao filtrar grandes quantidades de dados, como feedback e interação do cliente, os algoritmos de ML podem ajudá-lo a realizar análises e avaliações oportunas de suas estratégias organizacionais. Ao criar um modelo de negócios navegando por várias fontes de dados, você tem a chance de ver as variáveis relevantes. Dessa forma, o aprendizado de máquina pode ajudá-lo a entender o comportamento do cliente, permitindo otimizar suas estratégias de aquisição de clientes e marketing digital de acordo.
Previsões em tempo real possibilitadas por meio de processamento rápido
Um dos recursos mais impressionantes dos algoritmos de ML é que eles são super rápidos, o que faz com que o processamento de dados de várias fontes ocorra rapidamente. Isso, por sua vez, ajuda a fazer previsões em tempo real que podem ser muito benéficas para as empresas. Por exemplo,
- Análise de churn – Envolve identificar os segmentos de clientes que provavelmente deixarão sua marca.
- Leads e conversão de clientes – os algoritmos de ML fornecem informações sobre os padrões de compra e gastos de vários segmentos de clientes, permitindo assim que as empresas criem estratégias que possam minimizar as perdas e fortalecer os lucros.
- Retenção de clientes – os algoritmos de ML podem ajudar a identificar as pendências em suas políticas de aquisição de clientes e campanhas de marketing. Com esses insights, você pode ajustar suas estratégias de negócios e melhorar a experiência geral do cliente para reter sua base de clientes.
Indústrias em transformação
O aprendizado de máquina já começou a transformar os setores com sua capacidade de fornecer informações valiosas em tempo real. As empresas financeiras e de seguros estão aproveitando as tecnologias de ML para identificar padrões significativos em grandes conjuntos de dados, evitar fraudes e fornecer planos financeiros personalizados para vários segmentos de clientes. Na área da saúde, wearables e sensores de fitness com tecnologia ML estão permitindo que os indivíduos assumam o controle de sua saúde, minimizando consequentemente a pressão sobre os profissionais de saúde. O aprendizado de máquina também está sendo usado pela indústria de petróleo e gás para descobrir novas fontes de energia, analisar os minerais no solo, prever falhas do sistema e assim por diante.
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Engenheiros de aprendizado de máquina: mitos versus realidades
Claro, tudo isso é apenas a ponta do iceberg. Se você está curioso para entender o que é Machine Learning em profundidade, é melhor se aprofundar na tecnologia. Esperamos ter ajudado você a entender o que é aprendizado de máquina, pelo menos na superfície. Há sempre muito mais para fazer e aprender, que apenas perguntar “o que é aprendizado de máquina” só ajudará um pouco. É a sua hora de ir mais fundo e colocar a mão na massa com a tecnologia!
