O que é Machine Learning

Criar computadores que saibam o que fazer sem lhes dar instruções específicas é um sonho que cada dia está se tornando realidade graças ao Machine Learning.

Um exemplo do uso prático da tecnologia de Machine Learning é a construção de um carro que levará com segurança, até o destino, reconhecendo pedestres e buracos e respondendo de forma rápida e eficaz às mudanças no ambiente.

Machine Learning é um tipo de inteligência artificial que permite que as empresas obtenham informações e aprendam com grandes quantidades de dados. 

Adquirir informações valiosas por meio da tecnologia Machine Learning pode exigir muito trabalho. Para tirar o máximo proveito, você precisa obter dados limpos e preparar perguntas precisas. 

Então você pode escolher o modelo e o algoritmo ideais em uma determinada situação. O Machine Learning não é um processo simples ou fácil de realizar. Porém, é realizado para obter os benefícios desta tecnologia.

Machine Learning como funciona?

Depois da compreensão sobre o que é, começa a coleta e limpeza de dados, através de uma quantidade necessária de dados com um grau de pureza para extrair as informações de seu interesse.

A seleção de recursos define os dados que precisam ser inseridos para criar um modelo de Machine learning. Os métodos de seleção de recursos variam dependendo do tipo de algoritmo usado. 

Por exemplo, digamos que escolhemos um algoritmo de árvore de decisão. Nesse caso, o analista ou ferramenta de modelagem pode, por exemplo, aplicar o chamado A pontuação de interesse para determinar se deve ou não usar os dados especificados para construir o modelo.

Enquanto isso a seleção de Modelo, seleciona um arquivo (modelo) que foi treinado para processar e buscar por "coisas" específicas nos dados. 

O modelo recebe um algoritmo de operação e dados de teste e formula suas conclusões com base neles.

Treinamento e Ajuste, as inferências formuladas pelo modelo garantem que você obtenha respostas às suas perguntas.

Avalie o modelo e o algoritmo para determinar se está pronto para uso ou precisa voltar algumas etapas e refinar o modelo, recurso, algoritmo ou dados para atingir os objetivos.

Aplicativos de Machine Learning

O Machine Learning é um método que permite que as empresas entendam seus dados e extraiam informações relevantes deles. A empresa pode usar essa tecnologia em muitos subdomínios diferentes. 

Nos negócios de hoje, o Machine Learning tem uma gama muito ampla de aplicações, que certamente crescerão com o tempo. Os subdomínios de Machine Learning entre outros, incluem mídia social e recomendações de produtos, reconhecimento de imagem, diagnóstico médico, tradução de idiomas, reconhecimento de fala e mineração de dados.

Plataformas de mídia social como Facebook, Instagram e LinkedIn usam Machine Learning para propor, com base em curtidas de usuários, páginas a seguir ou grupos para participar. 

Essa tecnologia analisa dados históricos sobre o que outras pessoas gostaram ou sobre conteúdo semelhante ao que o usuário gostou para fazer recomendações ou adicioná-las ao seu feed de notícias.  

Além disso, a tecnologia ML pode ser usada em lojas online para recomendar produtos com base em compras anteriores, pesquisas e outras atividades realizadas por usuários semelhantes.

Um campo de aplicação muito importante da tecnologia ML hoje é o reconhecimento de imagem. Graças a isso, as plataformas de mídia social permitem marcar pessoas em fotos. 

A polícia o usa para procurar suspeitos em fotos ou vídeos. Com inúmeras câmeras instaladas em aeroportos, lojas e etc.

Outro exemplo do uso da tecnologia ML é a tradução de conteúdo de sites e aplicativos em plataformas. Alguns aplicativos têm melhor desempenho e outros pior, resultado do uso de diferentes modelos, técnicas e algoritmos de ML.

Hoje em dia, a tecnologia ML é o pão com manteiga dos sistemas bancários e de cartão de crédito. Levaria muito tempo ou estaria completamente fora do alcance de um ser humano para descobrir certos sinais de fraude, o que não representa nenhum desafio para o Machine Learning.

Mineração de dados

A mineração de dados é um tipo de Machine Learning que se baseia na análise de dados para fazer previsões ou detectar padrões em grandes conjuntos de dados. 

Tomemos, por exemplo, uma empresa de cartão de crédito. Se você possui um cartão de crédito, seu banco certamente o informou sobre atividades suspeitas relacionadas a esse cartão pelo menos uma vez na vida. 

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo é um tipo específico de Machine Learning baseado em redes neurais. Uma rede neural imita a maneira como os neurônios do cérebro humano trabalham para tomar decisões ou entender algo. 

Por exemplo, uma criança de seis anos pode distinguir sua mãe de qualquer outra pessoa pelo rosto porque seu cérebro analisa muitos detalhes muito rapidamente, cor do cabelo, características faciais, cicatrizes, etc.

Uma rede neural tem de três a cinco camadas, uma camada de entrada, uma a três camadas ocultas e uma camada de saída. As camadas ocultas tomam decisões que permitem que você chegue gradualmente à camada de saída ou à conclusão. 

Tipos de Machine Learning

Existem quatro tipos básicos de algoritmos de Machine Learning: supervisionados, semi-supervisionados, não supervisionados e aprimorados. 

Os algoritmos de Machine Learning não supervisionados aprendem com conjuntos de dados desconhecidos. Faça vídeos do TikTok, por exemplo. Há tantos deles por aí, e cobrem tantos tópicos que é impossível treinar um algoritmo neles de maneira supervisionada. Esses dados ainda não estão marcados.

Os algoritmos de Machine Learning parcialmente supervisionados são pré-treinados em uma pequena amostra de dados que são conhecidos e marcados. O treinamento continua com conjuntos de dados não marcados maiores.

Os algoritmos de Machine Learning aprimorados não são pré-treinados. Eles aprendem por tentativa e erro em tempo real. Imagine um robô aprendendo a andar entre as rochas. 

Cada erro lhe ensina o que não funciona, então o robô pode mudar seu comportamento até conseguir acertar. Pense em treinar seu cão e usar ameaças para ensiná-lo a obedecer. Se aplicarmos o reforço positivo, o cão obedecerá às ordens e mudará comportamentos que não desencadeiam uma reação positiva.  

Machine Learning autônomo

Hoje, algoritmos de ML não supervisionados são como filtros de SPAM. Os primeiros filtros definidos pelo administrador procuravam palavras específicas em e-mails para entender o SPAM. 

Agora você já sabe o que é Machine Learning e como ele funciona, espero que tenha gostado, até a próxima!

Espero que tenha gostado do artigo sobre O que é Machine Learning
Aproveite e tenha acesso a outros conteúdos sobre News separados exclusivamente para você