Machine Learning: o que é e como funciona

Machine Learning ou aprendizado automático é um ramo da área de Inteligência Artificial e é uma técnica de análise de dados que ensina os computadores a “aprender com a experiência”, o que é natural para os humanos.

Os algoritmos de aprendizado de máquina usam métodos computacionais para “aprender” as informações extraídas dos dados e melhorar seu desempenho de maneira adaptada -à medida que o número de amostras disponíveis para aprendizado aumenta-.

Com o surgimento do Big Data, o Machine Learning tornou-se uma técnica fundamental para a resolução de problemas em diversas áreas como medicina, energia, aeroespacial, automotiva, manufatura, etc. tanto para detectar tumores quanto para prever cargas de energia ou para manutenção preditiva, entre outras opções.

Os algoritmos de Machine Learning encontram padrões naturais em dados que geram insights e ajudam você a tomar melhores decisões e previsões. Por exemplo, sites de música ou vídeo usam Machine Learning para analisar milhões de opções e fornecer recomendações sobre músicas ou filmes aos usuários. Além disso,  os varejistas o utilizam para obter informações sobre o comportamento de compra de seus clientes.

Aprendizado de máquina: como funciona

O Machine Learning usa dois tipos de técnicas:

  • Aprendizado Supervisionado, que treina um modelo em dados de entrada e saída conhecidos para que ele possa prever resultados futuros
  • Aprendizado não supervisionado, que encontra padrões ocultos ou estruturas intrínsecas nos dados de entrada.

Aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado

O aprendizado de máquina supervisionado cria um modelo que faz previsões baseadas em evidências na presença de incerteza. Um algoritmo de aprendizado supervisionado usa um conjunto conhecido de dados de entrada e respostas conhecidas aos dados (saída) e treina um modelo para gerar previsões razoáveis ​​para a resposta a novos dados. Você pode usar o aprendizado supervisionado se tiver dados conhecidos para a saída que está tentando prever.

O aprendizado supervisionado usa técnicas de classificação e regressão para desenvolver modelos preditivos.

  • Técnicas de classificação. As técnicas de classificação preveem respostas discretas, por exemplo, se um e-mail é genuíno ou spam, ou se um tumor é canceroso ou benigno. Os modelos de classificação classificam os dados de entrada em categorias. As aplicações típicas incluem imagens médicas, reconhecimento de fala e pontuação de crédito. Use a classificação se seus dados puderem ser marcados, categorizados ou separados em grupos ou classes específicos. Por exemplo, os aplicativos de reconhecimento de manuscrito usam a classificação para reconhecer letras e números. Em processamento de imagem e visão computacional, técnicas de reconhecimento de padrões não supervisionados são usadas para detecção de objetos e segmentação de imagens.
  • Regressão. As técnicas de regressão preveem respostas contínuas, por exemplo, mudanças na temperatura ou flutuações na demanda de energia. Aplicações típicas incluem previsão de carga elétrica e negociação algorítmica. Use técnicas de regressão se você estiver trabalhando com um intervalo de dados ou se a natureza de sua resposta for um número real, como temperatura ou tempo até a falha do equipamento.

Aprendizado de máquina: aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado encontra padrões ocultos ou estruturas intrínsecas nos dados. Ele é usado para extrair inferências de conjuntos de dados que consistem em dados de entrada sem respostas rotuladas.

O agrupamento é a técnica de aprendizado não supervisionada mais comum. Ele é usado para análise exploratória de dados para encontrar padrões ou agrupamentos ocultos nos dados. As aplicações para análise de cluster incluem análise de sequência de genes, pesquisa de mercado e reconhecimento de objetos.

Por exemplo, se uma empresa de telefonia celular deseja otimizar os locais onde constrói torres de telefonia celular, ela pode usar o aprendizado de máquina para estimar o número de grupos de pessoas que confiam em suas torres. Um telefone só pode falar com uma torre de cada vez, então a equipe usa algoritmos de agrupamento para projetar o melhor posicionamento das torres de celular para otimizar a recepção do sinal para grupos ou grupos de seus clientes.