O que é Machine Learning e quais são seus benefícios?

É possível que um computador aprenda sozinho, um automóvel conduza o motorista sem interferência humana, e as máquinas desempenhem o trabalho de cem operadores? Sim! Essa é a nova realidade graças ao Machine Learning.

Descubra neste artigo o que trata esse conceito, como funciona essa tecnologia e quais são os benefícios que essa IA pode trazer para as organizações.

Boa leitura!

O que é o Machine Learning e qual sua importância?

Em tradução literal, Machine Learning significa Aprendizado de Máquina. Trata-se de um ramo da Inteligência Artificial (IA) que fornece às máquinas a capacidade de aprender com os dados e as experiências passadas.

O conceito surgiu há algum tempo e foi criado por Arthur Samuel, cientista da computação da IBM e pioneiro em IA e jogos de computador.

O Machine Learning explora a análise e a construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados. E desempenha um papel muito importante na atualidade porque pode resolver problemas em uma velocidade e escala impossível para a mente humana.

Com enorme capacidade computacional, as máquinas podem ser treinadas para identificar padrões e correlação entre dados, inclusive automatizar processos de rotina.

Nas empresas, o aprendizado de máquina torna-se um poderoso aliado para resolver problemas em várias áreas, como:

• Finanças computacionais (pontuação de crédito, negociação algorítmica);
• Visão computacional (reconhecimento facial, rastreamento de movimento, detecção de objetos);
• Biologia computacional (sequenciamento de DNA, detecção de tumor cerebral, descoberta de drogas);
• Automotivo, aeroespacial e manufatura (manutenção preditiva);
• Processamento de linguagem natural (reconhecimento de voz).

Independentemente da área de atuação, o Machine Learning é, hoje, um dos principais pilares estratégicos para melhorar a tomada de decisões, otimizar a eficiência e capturar dados acionáveis ​​em escala.

Como funciona o Aprendizado de Máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina são moldados em um conjunto de dados de treinamento para criar um modelo.

À medida que novos dados são introduzidos no algoritmo de Machine Learning treinado, mais previsões são feitas. E esse algoritmo é treinado repetidamente com um conjunto de dados até que a precisão desejada seja atingida.

Os algoritmos de Machine Learning podem ser treinados de várias formas, sendo categorizados em 4 tipos principais:

1. Aprendizado de Máquina Supervisionado

Neste tipo de aprendizado, as máquinas são treinadas em conjuntos de dados para aprender uma função que mapeia uma entrada para uma saída.

O conjunto de dados específica que alguns parâmetros de entrada e saída já estão mapeados. Assim, a máquina é treinada com base nesses padrões. O objetivo da técnica de aprendizado é mapear a variável de entrada (a) com a variável de saída (b).

O Aprendizado de Máquina supervisionado é classificado em duas categorias:

• Classificação: os algoritmos tratam de problemas de classificação onde a variável de saída é categórica. Por exemplo: sim ou não, verdadeiro ou falso, masculino ou feminino, entre outras. As aplicações desta categoria podem ser vistas na detecção de spam e filtragem de e-mail;
• Regressão: os algoritmos de regressão tratam de problemas de regressão onde as variáveis ​​de entrada e saída têm uma relação linear. Estes são conhecidos por prever variáveis ​​de saída contínuas. Exemplos incluem previsão do tempo, análise de tendências de mercado, entre outras.

2. Aprendizado de Máquina Não Supervisionado

Aqui a máquina é treinada usando um conjunto de dados não rotulados para prever a saída. Um algoritmo de aprendizado não supervisionado visa agrupar o conjunto de dados não classificado com base em semelhanças, diferenças e padrões da entrada.

O Machine Learning Não Supervisionado é classificado em dois tipos:

• Clustering: refere-se ao agrupamento de objetos em clusters com base em semelhanças ou diferenças entre os objetos. Por exemplo, agrupar os clientes pelos produtos que eles compram;
• Associação: identifica relações típicas entre as variáveis ​​de um grande conjunto de dados. Esse método determina a dependência de vários itens de dados e mapeia as variáveis ​​associadas. As aplicações típicas incluem mineração de uso da web e análise de dados de mercado.

3. Aprendizado Semissupervisionado

O Aprendizado Semissupervisionado reúne características do aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. Ou seja, usa a combinação de conjuntos de dados rotulados e não rotulados para treinar seus algoritmos.

Exemplo comum de uma aplicação de aprendizagem semissupervisionada é um classificador de documentos de texto.

4. Aprendizado por Reforço

A aprendizagem por reforço é um processo baseado em tentativa e erro para descobrir as situações com maior retorno, sendo muito usado em jogos e robótica.

A máquina deve identificar a ação a ser priorizada para cada circunstância, por meio de condições estabelecidas pelo programador. Um exemplo desse tipo de aprendizado está no desenvolvimento de veículos autônomos.

O Aprendizado por Reforço é dividido em dois tipos de métodos:

• Aprendizagem por reforço positivo: ocorre quando é adicionado um estímulo de reforço após um comportamento específico do agente, o que torna mais provável que o comportamento possa se repetir no futuro;
• Aprendizagem por reforço negativo: refere-se ao fortalecimento de um comportamento específico que evita um resultado negativo.

Os benefícios do Machine Learning

O Machine Learning tem muitas aplicações e as possibilidades são inúmeras. Abaixo, veja alguns dos principais benefícios ao usar essa inteligência artificial:

●     Descobrir insights

O aprendizado de máquina pode ajudar a empresa a identificar um padrão ou estrutura em dados estruturados e não estruturados, contribuindo para geração de insights.

●     Melhorar a integridade dos dados

O Machine Learning é excelente em mineração de dados e está em constante aprimoramento. Justamente por isso, a empresa pode melhorar a integridade e usabilidade das informações ao longo do tempo.

●     Aperfeiçoar a experiência do usuário

Interfaces adaptáveis, conteúdo direcionado, chatbots e assistentes virtuais habilitados por voz são alguns exemplos de como o aprendizado de máquina pode ser aplicado para ajudar a otimizar a experiência do cliente.

●     Reduzir o risco

À medida que as táticas de fraude mudam, o aprendizado de máquina acompanha o ritmo, monitorando e identificando novos padrões para detectar a ação de criminosos antes que sejam bem-sucedidas.

●     Antecipar o comportamento do cliente

O Machine Learning pode extrair dados relacionados ao cliente para ajudar a identificar padrões e comportamentos, permitindo que a empresa otimize as recomendações de produtos e forneça uma melhor experiência de compra.

●     Custos mais baixos

Um aplicativo que possui tecnologia Machine Learning pode automatizar processos, gerando mais economia para a empresa e proporcionando mais tempo para a equipe se concentrar em outras prioridades.

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