Machine Learning: o que é e como funciona

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina em português, é uma área da computação que se dedica à criação de programas capazes de aprender por si mesmos. Esses programas são chamados de “algoritmos de aprendizado de máquina” e são baseados em modelos matemáticos que analisam dados e extraem padrões a partir deles.

O Machine Learning pode ser dividido em três grandes categorias: aprendizado supervisionado, não supervisionado e semi-supervisionado. No aprendizado supervisionado, os algoritmos são treinados usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, um conjunto de exemplos que já foi classificado pelo ser humano. Já no aprendizado não supervisionado, os algoritmos são treinados usando um conjunto de dados não rotulados, ou seja, um conjunto de exemplos que não foi classificado pelo ser humano. Por fim, no aprendizado semi-supervisionado os algoritmos são treinados usando um conjunto de dados parcialmente rotulados, ou seja, um conjunto de exemplos que possui algumas classificações feitas pelo ser humano mas não todas.

Neste conteúdo vamos abordar o que é Machine Learning, quais as suas principais categorias e como funciona cada uma delas.

Uma breve história sobre Machine Learning

O aprendizado de máquina é uma área da computação que se preocupa com a criação de programas que podem aprender e se adaptar às novas situações. Ele está associado ao início da inteligência artificial, quando pesquisadores tentaram criar programas capazes de resolver problemas de lógica. No entanto, o aprendizado de máquina moderno teve seu início na década de 30 com o desenvolvimento do algoritmo delta, por Ross Ashby. O algoritmo delta permitiu que os programas fossem capazes de aprender e se adaptar às novas situações, abrindo assim o caminho para o desenvolvimento do aprendizado de máquina como um campo independente.

Desde então, o aprendizado de máquina tem sido aplicado a uma variedade de tarefas, desde a classificação automática de documentos até a detecção precoce de câncer. Ele também tem sido usado para melhorar os motores de busca, traduzir textos e até mesmo controlar robôs. Nos últimos anos, o campo do aprendizado de máquina tem experimentado um boom devido à disponibilidade crescente de dados e à capacidade dos computadores modernos processarem esses dados rapidamente. Alguns dos principais algoritmos do aprendizado de máquina incluem redes neurais artificiais, support vector machines e random forests.

Como funciona o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é uma área da computação que se concentra em criar sistemas que podem aprender e se adaptar às novas situações. Esses sistemas são capazes de analisar dados e tomar decisões baseadas em padrões. Eles podem ser treinados para reconhecer padrões em novos conjuntos de dados, o que os torna extremamente úteis para tarefas como detecção de fraudes ou previsão de demanda.

Tipos de Machine Learning

Os tipos de aprendizado de máquina são divididos em três grandes grupos: aprendizado supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado.

Aprendizado Supervisionado: Esse tipo de aprendizagem requer que o algoritmo seja “treinado” com um conjunto de dados que já possui as respostas corretas para os problemas. Dessa forma, o algoritmo “aprende” a associar as entradas com as saídas desejadas.

Aprendizagem Não-Supervisionada: Nesse caso, o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados que não possui as respostas corretas para os problemas. Dessa forma, o algoritmo “aprende” a buscar padrões nos dados e a agrupá-los de acordo com esses padrões.

Aprendizagem Semi-Supervisionada: Esse tipo de aprendizagem usa um conjunto de dados que possui algumas respostas corretas para os problemas, mas não todas. Dessa forma, o algoritmo “aprende” a partir dos exemplos fornecidos, mas também pode generalizar melhor os resultados para novos exemplos.

Aplicações para Machine Learning

Existem várias aplicações para o aprendizado de máquina. Uma delas é a criação de programas capazes de reconhecer padrões em imagens. Outra possível aplicação é o desenvolvimento de sistemas capazes de interpretar textos e fazer traduções automáticas. Também é possível utilizar o aprendizado de máquina para criar programas que façam previsões, como por exemplo, sistemas que tentam prever o comportamento do mercado financeiro.

Principais plataformas de aprendizado de máquina

Os principais exemplos de plataformas de Aprendizado de Máquina são as redes neurais artificiais e os algoritmos genéticos. As redes neurais são inspiradas nos circuitos neuronais do cérebro humano e são capazes de aprender a partir da análise dos dados fornecidos. Já os algoritmos genéticos utilizam técnicas inspiradas na biologia evolutiva, como a seleção natural e a mutação, para chegar à solução desejada.

Desafios atuais do aprendizado de máquina

Apesar dos avanços significativos nos últimos anos, o aprendizado de máquina ainda enfrenta diversos desafios, que impedem que seja aplicado de forma mais ampla e generalizada.

Um dos principais desafios é a falta de dados para treinar as máquinas. Muitas vezes, os dados disponíveis são insuficientes ou imprecisos, o que dificulta o aprendizado.

Outro problema é a questão da privacidade dos dados. Como as técnicas de aprendizado de máquina dependem fortemente dos dados, há um risco crescente de vazamento desses dados sensíveis. Isso pode levar à violação da privacidade das pessoas e à manipulação dos resultados do aprendizado.

Por fim, o sucesso do aprendizado de máquina depende da capacidade das máquinas superarem os seres humanos em determinadas tarefas. No entanto, isso não é possível em todas as áreas e situações. Enquanto isso não acontecer, o potencial do aprendizado de máquina continuará sendo limitado.

Como aprender mais sobre aprendizado de máquina?

Existem várias maneiras de aprender mais sobre aprendizado de máquina. A melhor maneira é provavelmente procurar por material de qualidade em sites e canais confiáveis. Alguns dos melhores lugares para procurar são o YouTube e o site da O’Reilly Media. Além disso, é importante ler artigos e blog posts sobre o tema para compreender as últimas tendências e discussões acaloradas. Outra boa ideia é participar de fóruns online e conferências dedicadas ao tema do aprendizado de máquina.