Mas, além de todo o hype em torno do aprendizado de máquina, é difícil entender os conceitos básicos com facilidade se você for um iniciante absoluto.
Dada a natureza generalizada de ML e IA, quase todos os produtos podem ter um caso de uso de aprendizado de máquina agora. Portanto, neste artigo, veremos o aprendizado de máquina em detalhes e forneceremos o conhecimento de que você precisa para sua próxima conversa técnica.
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial como um todo inclui muitos conceitos gerais que visam simular o pensamento humano.
O aprendizado de máquina concentra-se apenas em um aspecto-chave: fazer as máquinas aprenderem.
O aprendizado de máquina é a ciência de fazer com que os computadores tomem decisões sem serem programados explicitamente.
Na última década, o aprendizado de máquina nos deu carros autônomos, reconhecimento de rosto, chatbots e muitos outros aplicativos úteis. O aprendizado de máquina está capacitando muitas ferramentas que usamos diariamente.
Como funciona o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina usa algoritmos para analisar grandes quantidades de dados e tirar conclusões deles. Quando você combina grandes conjuntos de dados com alto poder de computação, esses algoritmos podem compreender padrões e relacionamentos entre os dados.
Por exemplo, vejamos um conjunto de dados simples:
x = 1,2,3,4,5
y = 1,4,9,16,25
Se você olhar os números acima, verá que a relação entre xey é que y é um quadrado de x (ou seja, y = x²).
No aprendizado de máquina, o trabalho de um algoritmo é encontrar essa função que define a relação entre a entrada e a saída. Uma vez que esta função tenha sido estabelecida, é fácil prever valores futuros.
Por exemplo, se x for 10, y será 100.
Embora este exemplo seja muito simples, ele deve dar uma ideia de como os modelos de aprendizado de máquina funcionam.
Considere um conjunto de dados complexo como previsão de preços de imóveis.
Este conjunto de dados conterá códigos de área, metragem quadrada e muitas outras entradas com o preço como saída. Se você tiver um conjunto de dados com milhares desses recursos de entrada e o preço final, poderá treinar um modelo para prever o preço médio com base em novas entradas.
Os problemas de aprendizado de máquina geralmente envolvem encontrar a relação entre as entradas e saídas para encontrar a ‘função de hipótese’. Em nosso exemplo anterior, a função de hipótese era y = x².
As funções de hipótese do mundo real são muito mais complexas do que isso. Em seguida, usamos essa função para encontrar respostas para entradas personalizadas.
Resumindo, o aprendizado de máquina, na maioria dos casos, é uma estatística avançada combinada com capacidade computacional. Hoje, o aprendizado de máquina potencializa tecnologias como reconhecimento facial, análise de sentimentos, e muitos outros.
Tipos de Algoritmos de Aprendizagem
Vejamos os tipos de problemas que você encontrará ao trabalhar com aprendizado de máquina. Em primeiro lugar, existem três maneiras pelas quais você pode fazer as máquinas aprenderem.
Aprendizagem Supervisionada
No aprendizado supervisionado, você fornece entradas claras para um algoritmo de aprendizado de máquina. O algoritmo sabe o que aprender com os dados e as conclusões esperadas deles.
Por exemplo, para reconhecer a diferença entre um gato e um cachorro, você treina um algoritmo com milhares de imagens. Cada uma dessas imagens será rotulada de acordo.
Depois de executar esses dados por meio do algoritmo, o algoritmo aprende e entende as diferenças. Assim, ele pode prever, com razoável precisão, se uma nova imagem é um gato ou um cachorro.
Aprendizagem Não Supervisionada
A rotulagem de dados é importante para construir um modelo supervisionado. No entanto, as empresas coletam grandes conjuntos de dados diariamente. Rotular esses conjuntos de dados para facilitar o trabalho de um modelo de aprendizado de máquina não é uma maneira elegante de abordar esse problema.
É aqui que entra o aprendizado não supervisionado. Você pode usar algoritmos de aprendizado não supervisionado para agrupar dados com base nos atributos disponíveis. Esses dados podem então ser alimentados em modelos de aprendizado supervisionado para alcançar maior precisão de predição.
Modelos de aprendizagem não supervisionados são mais desafiadores do que modelos de aprendizagem supervisionados. Você pode encontrar mais informações e exemplos aquie você pode lganhe mais sobre algoritmos de aprendizado de máquina importantes aqui.
Aprendizagem por Reforço
Nenhum algoritmo de aprendizado de máquina é 100% preciso. O nível de precisão depende do conjunto de dados com o qual você treina o algoritmo.
Isso significa que, depois de treinar um algoritmo, pode haver novos conjuntos de dados disponíveis. Esses conjuntos de dados podem ter o potencial de melhorar consideravelmente a precisão do seu modelo.
Você pode usar o aprendizado por reforço para esses tipos de cenários. Aprendizagem por reforço é o conceito de atualização do algoritmo enquanto ele está em produção. Os modelos de aprendizagem por reforço podem ser retreinados com base em novas entradas.
Por exemplo, um carro que dirige sozinho pode aprender sobre um novo tipo de terreno depois de percorrer esse terreno. Isso será levado em consideração pelo algoritmo do carro autônomo na próxima vez que ele tiver que escolher uma rota.
Tipos de problemas de aprendizado de máquina
Os problemas de aprendizado de máquina podem ser classificados em quatro subcategorias com base no tipo de resultado que você está procurando.
Classificação
Os modelos de classificação produzem um resultado que pertence a um conjunto finito. Exemplos de modelos de classificação incluem spam / não spam, 0 ou 1 (classificação binária), positivo / negativo / neutro e assim por diante.
Regressão
Os modelos de regressão produzem resultados que pertencem a um intervalo. Os exemplos incluem previsão de preços do mercado de ações, previsão do tempo e muito mais. Eles não se limitam a um conjunto finito de valores e, portanto, são chamados de problemas de regressão.
Clustering
O agrupamento é um conceito-chave na aprendizagem não supervisionada. O armazenamento em cluster ajuda a agrupar dados que possuem atributos semelhantes. Uma vez que esses grupos tenham sido estabelecidos, torna-se mais fácil treiná-los usando modelos supervisionados.
Saiba mais sobre clustering aqui.
Redução de dimensionalidade
A redução da dimensionalidade é outra técnica de aprendizagem não supervisionada. Usando a redução de dimensionalidade, você pode reduzir um conjunto de dados complexo com milhares de recursos em um simples com talvez cem entradas.
Semelhante ao agrupamento, a redução de dimensionalidade é frequentemente usada para reduzir o ruído de grandes conjuntos de dados antes de alimentá-los em modelos de treinamento supervisionado.
Você pode encontrar um artigo mais detalhado sobre a redução de dimensionalidade aqui.
O que é Deep Learning?
Aprendizado profundo é aprendizado de máquina com esteróides.
Existem muitos algoritmos no aprendizado de máquina. Um que se destaca é uma rede neural.
A diferença entre outros algoritmos de aprendizado de máquina e uma rede neural é que você pode empilhar redes neurais – quantas quiser.
Isso nos ajuda a resolver problemas complexos, como reconhecimento facial e direção autônoma, pois esses tipos de problemas vêm com milhares de entradas em tempo real.
Usando redes neurais, você pode resolver quase todos os problemas complexos com alta precisão, se tiver os dados e o poder de computação necessários para o modelo funcionar.
As redes neurais existem há décadas, mas foi a disponibilidade de grandes conjuntos de dados e o poder de computação que as trouxe de volta à vida. Agora, o aprendizado profundo é um dos campos mais interessantes da indústria.
Por que você precisa de aprendizado de máquina?
Vejamos algumas soluções populares de aprendizado de máquina que usamos todos os dias.
Assistentes de voz
Já se perguntou como o Siri pode entender e interpretar seus comandos de voz? A resposta é aprendizado de máquina. Você pode encontrar um assistente de voz em quase todos os smartphones agora, graças aos avanços em Processamento de linguagem natural.
Embora seja difícil para os computadores entender a linguagem natural, graças ao aprendizado de máquina, temos Alexa, Cortana e Siri.
Recomendações de produtos
Os mecanismos de recomendação são um caso de uso lucrativo para empresas de comércio eletrônico. Se você encontrar os produtos certos para recomendar, é provável que seu cliente faça várias compras.
Algoritmos de aprendizado de máquina podem compreender o comportamento do usuário em compras anteriores. Isso os ajuda a recomendar produtos semelhantes quando um cliente está comprando em seu site.
As recomendações não se limitam ao e-commerce. Isso se aplica a produtos como o Spotify ou Netflix, que recomendam a música ou os filmes de que você gosta.
Chatbots
O suporte ao cliente pode fazer ou quebrar sua empresa, especialmente se você for uma startup. Quanto mais usuários você atrair, mais suporte ao cliente terá para fornecer.
Os chatbots economizam muito tempo quando se trata de interagir com os clientes. Como a maioria dos seus clientes terá dúvidas comuns, você pode criar um chatbot que pode responder a perguntas redundantes.
Você não precisa contratar mais profissionais de atendimento ao cliente ou fazer seus clientes esperarem em uma fila. Os chatbots estão economizando tempo e dinheiro às empresas, graças ao aprendizado de máquina.
Filtragem de spam
A filtragem de spam é um aplicativo simples, mas poderoso, de aprendizado de máquina. É a razão pela qual o Gmail ou o Outlook podem filtrar e-mails de spam para você com alta precisão.
Os sistemas de filtragem de spam também são desenvolvidos para aprender com a experiência. Esse modelo, também chamado de aprendizado por reforço, pode compreender melhor suas preferências ao marcar um e-mail como spam.
Agora temos caixas de entrada mais limpas, graças ao aprendizado de máquina.
Tradução de linguagem
O que faríamos sem o Google Translate? Mecanismos de tradução de idiomas baseados em aprendizado de máquina economizam milhões de empresas todos os anos.
Antes do aprendizado de máquina, os serviços de tradução eram totalmente movidos por humanos. Graças ao aprendizado de máquina, você pode traduzir grandes conjuntos de dados para qualquer idioma em questão de minutos.
O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são obtidos por meio de diferentes bibliotecas e estruturas. Embora outras linguagens tenham suas próprias ferramentas, Python geralmente é a linguagem preferida para aprendizado de máquina.
Aqui estão algumas estruturas Python que você pode usar para criar seu próximo aprendizado de máquina ou produto de aprendizado profundo.
- Scikit-learn– Popular para problemas de aprendizado de máquina. Excelente suporte da comunidade. Não é adequado para modelos complexos de aprendizado profundo.
- Tensorflow – Estrutura de aprendizagem profunda mais popular. Construído pelo Google. Suporta todos os modelos complexos de aprendizagem profunda, como CNNs e RNNs
- PyTorch– Construído pelo Facebook, escalável e oferece alto desempenho.
Conclusão
O aprendizado de máquina tem o potencial de transformar todos os setores. De assistentes de voz a carros autônomos, as aplicações de aprendizado de máquina estão ao nosso redor hoje. Pode ajudá-lo a compreender melhor seus clientes e a tomar decisões mais inteligentes com os dados.
Espero que este artigo tenha ajudado você a compreender bem os conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Se você é fascinado por aprendizado de máquina tanto quanto eu, confira o Curso de aprendizado de máquina no Courserapelo Prof. Andrew Ng.
Eu escrevo regularmente sobre aprendizado de máquina, segurança cibernética e DevOps. Você pode se inscrever no meu boletim informativo semanal aqui.
