Machine Learning: um guia sobre a aplicação e importância!

O machine learning, também conhecido como aprendizado de máquina, tem desempenhado um papel cada vez mais importante no mundo atual.

Afinal, com o avanço tecnológico e uma enorme quantidade de dados disponíveis, o machine learning permite que as máquinas aprendam, analisem e tomem decisões com base nessas informações.

Dessa forma, tendo a capacidade de lidar com volumes massivos de dados e identificar padrões complexos, o machine learning está revolucionando como as tarefas são executadas.

Por exemplo, a crescente adoção da tecnologia de machine learning é impulsionada pelo aprimoramento da sofisticação tecnológica, fornecendo acessibilidade e benefícios em suas aplicações.

Para se ter ideia de sua importância, muitas organizações mencionam algumas das vantagens que o aprendizado de máquina fornece, como:

Experiência do cliente: conforme a pesquisa da PWC, 86% das empresas relataram que a inteligência artificial (IA) ajudou a melhorar a experiência de seus clientes

Tomada de decisão informada: para 75% dos líderes empresariais, a IA ajudou a melhorar a tomada de decisão e a estratégia no topo da organização. Ou seja, melhores resultados e vantagens competitivas

Inovação: 75% das organizações que implementaram totalmente uma solução de IA disseram que inovaram seus produtos e serviços. Além disso, conseguiram também aprimorar suas ofertas para melhor atender às necessidades de seus clientes.

Economia e redução de custos: a IA se destaca em simplificar processos e identificar áreas para redução de desperdícios

Produtividade aumentada: após a implementação de soluções de IA, quase dois terços das organizações relataram um aumento significativo na produtividade de seus colaboradores

O que é o machine learning?

O machine learning é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem que os computadores aprendam e tomem decisões sem serem explicitamente programados para cada tarefa.

Ou seja, essa abordagem se baseia na ideia de que as máquinas podem aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

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Então, o processo de machine learning começa com a coleta de dados relevantes, que podem incluir informações estruturadas, como tabelas e bancos de dados, ou conhecimentos não estruturados, como texto, imagens e áudio.

Como ele surgiu?

O aprendizado de máquina está sendo usado em muitos segmentos em todo o mundo. Dessa forma, as empresas estão cada vez mais dependentes de ferramentas que utilizam algoritmos de machine learning para obter dados precisos e aprimorar suas operações.

Por exemplo, as mídias sociais e também a Netflix, fazem uso de machine learning para analisar o comportamento dos consumidores e recomendar conteúdos populares.

Mas quando tudo começou? A origem do aprendizado de máquina está ligada ao desenvolvimento da inteligência artificial como campo de estudo.

Então, foi na década de 1950 que tivemos nossa primeira visão do funcionamento do aprendizado de máquina.

Afinal, foi nesta época que o britânico Alan Turing, um dos mais brilhantes e influentes matemáticos e cientistas da computação, criou o Teste de Turing.

Que buscava determinar se um computador possui uma inteligência comparável à humana.

Contudo, apesar da significativa contribuição de Alan Turing na criação do conceito de aprendizado de máquina, foi Arthur Samuel, cientista da computação da IBM e pioneiro em IA e jogos de computador, que usou o termo machine learning em 1952.

Além disso, também nsse período, Samuel desenvolveu um software dedicado ao jogo de damas. Conforme o programa jogava mais partidas, ele conseguia adquirir conhecimento por meio da experiência acumulada, utilizando o algoritmo Minimax para analisar movimentos e criar estratégias vitoriosas.

Portanto, o machine learning se tornou parte essencial de diversas tecnologias, pois os algoritmos de aprendizado de máquina têm a capacidade de:

detectar fraudes
prever preços e tendências do mercado de ações
otimizar dados de vendas
personalizar a experiência do usuário
fazer recomendações de produtos
possibilitar a operação de carros autônomos
entre outros.

Como o machine learning funciona?

O aprendizado de máquina tradicional é frequentemente classificado conforme a maneira pela qual um algoritmo aprende para melhorar a exatidão de suas previsões.

Há quatro abordagens fundamentais no aprendizado de máquina, que são: supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e por reforço.

Supervisionado

Para realizar o aprendizado de máquina supervisionado, é necessário que o cientista de dados treine o algoritmo utilizando entradas devidamente rotuladas em suas correspondentes saídas.

Sendo assim, os algoritmos de aprendizado supervisionado são bons para as seguintes tarefas:

Classificação binária: divisão de dados em duas categorias

Classificação multiclasse: escolher entre mais de dois tipos de respostas

Regressão: prever valores contínuos

Não supervisionado

Os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados dispensam a necessidade de rótulos nos dados.

Em vez disso, eles exploram dados não rotulados em busca de padrões que possam ser utilizados para agrupar pontos de dados em subconjuntos.

Por isso, muitos tipos de aprendizado profundo, como as redes neurais, são exemplos de algoritmos não supervisionados.

Além disso, algoritmos de aprendizado não supervisionado são bons para as seguintes tarefas:

Agrupamento: divisão do conjunto de dados em grupos com base na similaridade

Detecção de anomalias: identificação de pontos de dados incomuns em um conjunto de dados

Mineração de regras de associação: identifica conjuntos de itens em um conjunto de dados que frequentemente ocorrem juntos

Redução de dimensionalidade: diminuição do número de variáveis em um conjunto de dados

Semi-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado ocorre quando o especialista em dados fornece uma pequena quantidade de dados rotulados para um algoritmo.

E a partir desses dados, o algoritmo adquire uma compreensão das características do conjunto de dados, permitindo que ele seja aplicado a novos dados não rotulados.

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Dessa forma, o algoritmo é capaz de generalizar seu conhecimento para além dos exemplos iniciais.

Há diversas áreas em que o aprendizado semi-supervisionado é aplicado, tais como:

Tradução automática: algoritmos de ensino para traduzir idiomas com base em menos de um dicionário completo de palavras

Detecção de fraude: identificar casos de fraude quando você tem apenas alguns exemplos positivos

Dados de rotulagem: algoritmos treinados em pequenos conjuntos de dados podem aprender a aplicar rótulos de dados a conjuntos maiores automaticamente.

Por esforço

O aprendizado por reforço opera através da programação de um algoritmo com um objetivo específico e um conjunto predefinido de regras para alcançar esse objetivo.

Os profissionais da área também programam o algoritmo para buscar recompensas positivas. Que são recebidas quando uma ação benéfica para o objetivo final é executada, e evitar punições, que são recebidas quando uma ação se afasta do objetivo final desejado.

O aprendizado por reforço é amplamente utilizado em diversas áreas, incluindo:

Robótica: os robôs podem aprender a realizar tarefas no mundo físico usando esta técnica
Jogabilidade de videogames: método usado para ensinar bots a jogar videogames
Gerenciamento de recursos: dados recursos finitos e um objetivo definido, o aprendizado por reforço pode ajudar as empresas a planejar como alocar recursos

Portanto, o aprendizado de máquina é aplicado em uma variedade abrangente de situações. Um dos exemplos mais conhecidos de machine learning em atividade é o sistema de recomendação que impulsiona o feed de notícias do Facebook.

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Por exemplo, quando um membro dedica um tempo frequente para ler as postagens de um grupo específico, o mecanismo de recomendação prioriza a exibição de mais atividades desse grupo no início do feed.

Qual a importância do machine learning para o futuro?

O aprendizado de máquina progrediu de uma ideia distante para se tornar uma tecnologia amplamente adotada e compreendida por milhões de profissionais experientes em ciência da computação.

Ou seja, o machine learning, sendo uma área da inteligência artificial, oferece frequentemente vantagens significativas para as empresas.

Ao adotar o aprendizado de máquina, empresas, sejam elas startups ou corporações multinacionais, podem se tornar mais eficientes, inteligentes e bem-sucedidas em suas operações.

De acordo com uma pesquisa conduzida pela Helomics, espera-se que o mercado global de IA cresça para US$20 bilhões até 2025.

Essa expansão não se limita apenas à IA, mas também inclui as oportunidades de crescimento resultantes da interrupção de setores tradicionais que o aprendizado de máquina promete trazer.

No entanto, o mercado de trabalho precisa de profissionais qualificados para dar continuidade na expansão do machine learning, criando novas funcionalidades e levando a tecnologia para novos horizontes.

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