O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que envolve a coleta de grandes quantidades de dados e o uso de algoritmos para ajudar a máquina a aprender como o cérebro humano. Quanto mais a máquina "aprende", mais precisa ela se torna. A expressão "aprendizado de máquina" foi cunhada por Arthur Samuels da IBM na década de 1950. O ML é um aspecto crucial do campo em rápido crescimento da ciência de dados, onde o processamento de conjuntos de dados massivos permite que os computadores façam classificações e previsões para desenvolver insights de negócios em projetos de mineração de dados.
Existem várias categorias de produtos no site da G2 que utilizam ML, incluindo, mas não se limitando a software de análise de texto, plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, e software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina. Além de plataformas dedicadas especificamente apenas ao aprendizado de máquina, muitos softwares também incorporam o aprendizado de máquina na funcionalidade geral da ferramenta. Por exemplo, software de transcrição médica converte palavras em texto e software de inteligência de talentos ajuda profissionais de RH a descobrir candidatos potenciais durante o processo de recrutamento.
Tipos de aprendizado de máquina
Existem três tipos principais de ML — supervisionado, não supervisionado e por reforço.
- Aprendizado supervisionado: Este tipo de ML usa fontes de informação conhecidas para treinar os dados, que é o processo pelo qual os computadores processam grandes quantidades de dados através de algoritmos para aprender e fazer previsões. Uma vez que o algoritmo e o modelo de aprendizado de máquina são treinados em fontes de dados conhecidas, fontes desconhecidas podem ser inseridas no algoritmo para gerar novas respostas. Os algoritmos mais comumente usados no aprendizado supervisionado são regressão polinomial, floresta aleatória, regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, K-vizinhos mais próximos e Naive Bayes.
- Aprendizado não supervisionado: Neste tipo de ML, fontes de dados não rotuladas que não foram revisadas antes são inseridas em algoritmos para treinar o modelo. A máquina então buscará encontrar padrões. Alan Turing quebrou a máquina Enigma durante a Segunda Guerra Mundial usando aprendizado não supervisionado. Os algoritmos mais comumente usados no aprendizado não supervisionado são mínimos quadrados parciais, agrupamento fuzzy, decomposição de valor singular, agrupamento k-means, apriori, agrupamento hierárquico e análise de componentes principais.
- Aprendizado por reforço: O aprendizado por reforço envolve o uso de algoritmos que utilizam tentativa e erro em uma situação semelhante a um jogo para determinar qual ação gera a maior recompensa com base nas regras do jogo. Os três componentes do aprendizado por reforço são o agente, o ambiente e as ações. O agente é o aprendiz, o ambiente é o dado com o qual o agente interage, e as ações são o que o agente faz.
Benefícios do aprendizado de máquina
O crescimento explosivo dos big data evidencia a utilidade da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Abaixo estão alguns dos principais benefícios do uso de ML e IA:
- Permite que as empresas permaneçam ágeis e se adaptem às mudanças do mercado: Os algoritmos de ML permitem a coleta virtualmente ilimitada de dados, o que é útil quando decisões de negócios precisam ser tomadas em resposta a mudanças e previsões de mercado. Um exemplo disso pode ser a melhor preparação das cadeias de suprimentos globais quando certas regiões geográficas de negócios são mais impactadas pelas mudanças climáticas.
- Melhora a logística e o funcionamento dos negócios: O ML pode ajudar profissionais de logística a prever a demanda do consumidor, avaliar níveis de estoque e tomar decisões estratégicas de inventário.
- Oferece análise robusta de usuários para marketing e segmentação: Os algoritmos de ML também podem ajudar a medir o sucesso de campanhas de marketing para criar recomendações de otimização. Além disso, a análise em massa de dados de consumidores pode ajudar a desenvolver perfis de segmentação mais perspicazes.
- Auxilia na imagem médica e diagnóstico: O campo da bioinformática usa ciência de dados e aprendizado de máquina para ajudar na imagem médica e diagnóstico, bem como na previsão do risco de doenças futuras, como o câncer.
Aprendizado de máquina vs. processamento de linguagem natural vs. redes neurais vs. aprendizado profundo
O ML é às vezes usado de forma intercambiável com aprendizado profundo, e também está associado a redes neurais e processamento de linguagem natural. No entanto, é importante destacar as principais distinções entre esses conceitos.
Como mencionado acima, o ML é um ramo da inteligência artificial e da ciência da computação. O processamento de linguagem natural é uma disciplina dentro do ML que se concentra em ajudar a IA a aprender a linguagem natural dos humanos, tanto falada quanto escrita. Este campo do ML é o que ajuda a executar chatbots e assistentes como Alexa e Siri.
As redes neurais são classes de algoritmos de ML modeladas no cérebro humano. Com redes neurais, a informação se move através de algoritmos como impulsos elétricos através do cérebro. Finalmente, o aprendizado profundo é uma rede neural com muitas camadas, e cada camada determina o "peso" de cada ligação na rede.
Discussões sobre aprendizado de máquina na G2
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
