Machine Learning: como as máquinas aprendem?

Machine Learning é um dos ramos da Inteligência Artificial (IA) que tem como objetivo dar às máquinas a capacidade de aprender de forma autônoma por meio de dados e informações.

Algumas soluções tecnológicas já se tornaram tão importantes para nós, que não conseguimos mais viver sem elas. Isso é um fato.

Nas empresas, em específico, essas tecnologias são utilizadas principalmente para auxiliar na tomada de decisões, na resolução de tarefas mais complexas, na automação de processos repetitivos e até mesmo para promover uma melhor qualidade de vida aos colaboradores.

Parece que não, mas o Machine Learning é uma dessas tecnologias facilitadoras do nosso dia a dia.

Antes de tudo, caso você não saiba, quase todos os programas e aplicações computacionais que utilizamos atualmente envolvem o aprendizado de máquinas.

Assim, o Google, YouTube, Netflix e até mesmo redes sociais são alguns exemplos de plataformas que utilizam essa tecnologia para promover a melhor experiência para os seus usuários.

Vamos entender melhor sobre esse assunto? Continue a leitura e descubra como funciona o Machine Learning.

O que é Machine Learning?

O termo Machine Learning foi criado por Arthur Samuel, um dos pioneiros da Inteligência Artificial, no ano de 1959. Podendo ser traduzido para o português como “Aprendizado de Máquinas”.

Em resumo, Machine Learning é uma área da Inteligência Artificial que tem como objetivo dar aos computadores a capacidade de aprender de forma autônoma. 

Ou seja, sem precisar de interferência humana.

Na teoria, um sistema pode aprender com base nas suas próprias experiências anteriores.

Nesse sentido, utilizando de redes neurais artificiais, que simulam o cérebro humano, o processo de aprendizagem ocorre quando a máquina identifica padrões em dados colhidos.

Dessa forma, são gerados insights que ajudarão o sistema a tomar melhores decisões futuramente.

Qual a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Como falado anteriormente, Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial.

Em síntese, podemos definir Inteligência Artificial sendo uma ciência que estuda como as máquinas podem simular a Inteligência Humana.

Entretanto, além do Machine Learning, existem outros subconjuntos de tecnologias que compõem a Inteligência Artificial. Entre elas são:

• Redes Neurais
• Machine learning
• NLP ou Processamento de Linguagem Natural
• Deep learning
• Visão Computacional

Quer saber mais sobre o assunto? Acesse o artigo: Inteligência Artificial: o que é e como funciona?

Métodos de Machine Learning

A princípio, existem diferentes abordagens e métodos que envolvem o Machine Learning, cada um é o mais adequado para resolver determinado tipo de problema.

Sobretudo, os métodos mais utilizados são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado.

Entretanto, existem outras abordagens que também são populares. Veja a seguir:

Aprendizado supervisionado

A princípio, neste método, a aprendizagem tem como objetivo encontrar padrões em conjuntos de dados já tratados.

Assim, quando um dado novo é fornecido para o sistema, será feito uma comparação com o dado que já foi analisado.

Esse método pode ser utilizado, por exemplo, para fazer novas previsões com base em dados históricos, ajudando assim na tomada de decisões.

Aprendizado não-supervisionado

Por outro lado, esse método de Machine Learning é utilizado quando a informação de aprendizagem não está rotulada historicamente.

Ou seja, o sistema não tem uma resposta concreta, no qual o algoritmo que deverá descobrir.

O objetivo desse método é fazer com que o sistema explore os dados e extraia informações a partir deles. O método pode ser utilizado para segmentar clientes com atributos similares. 

Neste sentido, é muito utilizado por plataformas como a Netflix e YouTube para recomendar novos conteúdos.

Por exemplo, as pessoas que assistiram ao vídeo X, assistirão ao vídeo Y.

Aprendizado semi-supervisionado

É utilizado da mesma forma que o aprendizado supervisionado.

Porém, neste caso é utilizado um conjunto mínimo de dados rotulados e um conjunto grande de dados não rotulados.

Aprendizado de reforço

Por fim, no aprendizado de reforço a máquina aprende por meio de testes de tentativa e erro.

Em síntese, a máquina acaba aprendendo com as suas próprias experiências, sem ter um conjunto de dados treinados.

Nesse sentido, essa aplicação é muito utilizada em jogos, robótica e navegação.

Vantagens do Machine Learning

As principais vantagens de utilizar o Machine Learning são:

• Melhora na tomada de decisões
• Geração de mais insights
• Análise e padronização de grandes volumes de dados
• Melhora na capacidade de respostas
• Redução de custos
• Melhora nos processos

Onde o Machine Learning é utilizado?

Alguns casos de uso do aprendizado de máquinas que talvez você encontre no seu dia a dia:

• Atendimento ao cliente
• Chatbots e assistentes virtuais
• Reconhecimento facial
• Reconhecimento de fala
• Identificação de fraudes 
• Serviços financeiros no geral
• Marketing e vendas
• Sistemas de recomendações
• Sistemas de saúde

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