Saiba o que é Machine Learning e veja como funciona esse método de análise de dados

Machine learning, que em tradução para o português significa “aprendizagem de máquina”, é um método de análise de dados e um ramo da Inteligência Artificial.

Ele se baseia no conceito de que máquinas podem identificar padrões, aprender dados e tomar decisões de maneira autônoma.

Você já foi buscar atendimento em um chat on-line e foi surpreendido por uma resposta super rápida fornecida por um robô? Essas IA’s estão substituindo os humanos e respondem sobre o envio do produto, dúvidas mais frequentes, ou fornecem informações mais personalizadas.

Esse é apenas um exemplo de como o machine learning já faz parte da nossa realidade.

Entretanto, você já imaginou o que os computadores podem aprender sozinhos a partir do infinito número de dados que os humanos fornecem a eles diariamente?

É o famoso trocadilho: “Eu sei o que você fez no clique passado”

Ficou curioso? Então continue a leitura, pois vou te contar tudo o que você precisa saber sobre essa tecnologia que faz parte das nossas vidas o tempo todo e nem percebemos. Nossos tópicos são:

• O que é Machine Learning;
• A evolução do Machine Learning;
• Por que usar a Aprendizagem de Máquina;
• Exemplos de uso do Machine Learning;;
• Machine Learning no seu dia a dia;
• Aprendizado de Máquina e a Indústria 4.0;
• 4 Métodos mais populares;
• Inteligência Artificial x Machine Learning x Deep Learning.

Vamos lá?

O que é Machine Learning?

Machine learning, ou aprendizagem de máquina, em português, é um dos ramos da Inteligência Artificial capaz de identificar padrões, tomar decisões e modificar seu comportamento de forma autônoma, com base na análise de dados e de suas experiências, com o mínimo de interferência humana.

O aprendizado de máquina pertence à esfera da Ciência da Computação que possibilita fazer previsões, automatizar respostas e executar tarefas, simulando comportamentos do cérebro humano, por meio de algoritmos de aprendizado com técnicas de Inteligência Artificial e Big Data.

Esse complexo sistema faz parte do nosso dia a dia. Você imagina como?.

Todas as vezes que você usa um serviço de streaming como o Spotify, assiste a séries na Netflix ou recebe anúncios de produtos baseado em seus interesses, você está recebendo o resultado de uma ampla análise de dados que orientou computadores a aprender, por conta própria, suas preferências.

Se você quer saber melhor como isso funciona, continue a leitura.

A evolução do Machine Learning

O machine learning não é uma tecnologia da atualidade. Ele surgiu com o reconhecimento de padrões a partir da teoria de que os computadores conseguem aprender sem a necessidade de uma programação prévia.

Em outras palavras, anteriormente esses sistemas deveriam obedecer a fluxos pré-definidos pelos próprios humanos.

Além disso, o machine learning conseguiu mudar e atualizar até mesmo as linguagens e programação de baixo para alto nível, frameworks, IDEs, entre outros.

Por que usar a Aprendizagem de Máquina?

Com o avanço da internet passamos a ter um grande volume de dados, formado por nossos comportamentos, preferências e escolhas, que formam o Big Data.

A capacidade humana deixa de ser eficiente para tratar todos esses dados e os métodos computacionais se tornam um caminho promissor.

A partir disso, o machine learning se torna mais evidente, por ser um método capaz de analisar todos esses dados, criar modelos, encontrar estruturas e fazer a automatização de processos e decisões. Veja abaixo quais são os benefícios dessa tecnologia.

Eficiência

Os algoritmos inteligentes do aprendizado de máquina conseguem automatizar tarefas e fazer previsões precisas em tempo real, com taxas de assertividade altíssimas, que praticamente excluem o erro humano dos processos, ajudando a reduzir custos e alavancar os resultados positivos.

Adaptabilidade 

Por conseguir tratar os dados em tempo real, os algoritmos ajudam a traçar e ajustar as estratégias dos negócios com agilidade, permitindo acompanhar as mudanças aceleradas do mercado.

Competitividade

Utilizar o machine learning em seu negócio significa poder fazer previsões de mercado com base nos resultados passados, melhorando seu modelo de negócio e sua vantagem em relação aos concorrentes.

Segmentação e Conversão de Clientes

Com base na análise dos padrões comportamentais é possível segmentar grupos de clientes que possuem preferências similares, permitindo abordagens de venda individuais para cada grupo, na hora certa e com os produtos certos.

Qual a importância do Machine Learning?

A sua importância se dá na visualização de dados e auxílio no fluxo de informações.

Afinal, o machine learning permite que as máquinas encontrem padrões em dados de forma autônoma e automática, sem a necessidade de programar especificamente o que elas devem buscar.

Essa ação otimiza a análise de dados e proporcionaresultados extremamente precisos e relevantes.

As principais organizações, como Google e Meta, já utilizam o machine learning para buscar soluções.

Exemplos de uso do Machine Learning

Segurança 

Governos e instituições financeiras têm usado o machine learning na cibersegurança para analisar suas múltiplas fontes de dados. Com isso, conseguem aumentar a eficiência econômica, detectar fraudes e roubos de identidade.

Saúde 

Com o advento dos sensores e wearables, o aprendizado de máquina tem se tornado um grande aliado dos médicos na análise dos dados de seus pacientes, ajudando a aperfeiçoar diagnósticos, tratamentos e a prever possíveis alertas de complicações.

Marketing e Vendas 

Neste caso, a aprendizagem de máquina ajuda a conhecer as preferências de compra e comportamento dos clientes, permitindo a produção de conteúdos e promoções específicos para cada grupo e um caminho de vendas personalizado que gera uma conversão maior para a empresa.

Um exemplo do machine learning neste tópico são os sites ou e-commerces que recomendam produtos com base nas suas preferências ou compras efetuadas anteriormente.

Transporte

Sendo referência em identificar padrões a partir da análise de dados, essa tecnologia tem sido primordial na elaboração de rotas mais eficientes e identificação de potenciais problemas.

Percebeu como essa tecnologia influencia na nossa vida, inclusive nos induzindo a tomar decisões e escolher certos produtos e empresas? Tenho mais alguns exemplos de como o machine learning está presente diretamente no seu dia a dia.

Machine Learning no seu dia a dia

Estamos sendo observados o tempo todo, pois produzimos dados a cada escolha que fazemos na internet, cada movimento de mouse eseleção de conteúdo e produto. Quem faz a análise de todos esses dados para nos proporcionar experiências mais práticas, rápidas e assertivas é o aprendizado de máquina. Veja alguns exemplos:

• Redes sociais, como o Facebook e o Instagram, analisam suas últimas conversas e interações com amigos para selecionar a ordem de exibição de stories e postagens.
• Lojas com serviços online, como Amazon e Mercado Livre, observam suas buscas e compras, horários e categorias de produtos para formular anúncios específicos para você e proporcionar compras mais personalizadas.
• Serviços de transportes e rotas, como o Maps, conseguem elaborar rotas mais eficientes, com menos riscos de acidentes, roubos de carga, usados tanto por transportadoras como usuários individuais.

Outro tema que está em alta e é totalmente correlacionado com o que estamos vendo é a Indústria 4.0.

Aprendizado de máquina e a Indústria 4.0

A Indústria 4.0, também conhecida como a 4º Revolução Industrial, traz para o “chão de fábrica” a prática das tecnologias digitais, buscando fábricas inteligentes e mais eficientes, baseadas na automação, computação e conectividade.

O aprendizado autônomo a partir da análise de dados é de extrema importância, pois garante à indústria resultados mais confiáveis que podem ser aplicados de forma integrada por todas as máquinas.

Os robôs autônomos são um bom exemplo. Eles são capazes de realizar tarefas e cumprir objetivos sem a intervenção humana, captando dados do ambiente em que estão para se guiar e “aprender”.

Desta forma, podem substituir o trabalho humano em situações de perigo e realizar tarefas repetitivas ou até inviáveis para o ser humano.

Além de tudo, eles conseguem realizar as atividades de forma mais rápida, segura, reduzindo os custos.

Vamos ver agora 4 métodos mais conhecidos de aprendizado de máquina que podem ser desenvolvidos.

Métodos mais populares de Machine Learning

1. Aprendizado Supervisionado

Neste caso, o sistema já tem entradas e saídas definidas, ou seja, ele sabe quais são seus problemas e suas respectivas soluções.

Desta forma, o algoritmo consegue comparar as respostas reais com as respostas esperadas para encontrar os erros, aprender e fazer os ajustes necessários para chegar ao modelo esperado.

Este método é mais utilizado nos casos em que se pode prever prováveis eventos futuros a partir de dados históricos.

2. Aprendizado Semi-Supervisionado

Este método segue as mesmas aplicações do método Supervisionado, porém com uma diferença. Neste caso, temos uma grande massa de incertezas alinhada a uma pequena quantidade de dados definidos, que irão guiar o aprendizado das máquinas.

É muito útil quando os dados conhecidos, ou também rotulados, têm um custo muito alto para se aplicar o método anterior.

3. Aprendizado Não Supervisionado

A aprendizagem não supervisionada, ao contrário da primeira, não recebe nenhuma saída definida, ou seja, não existe uma solução ou resposta correta.

A intenção é analisar todos os dados e encontrar alguma semelhança ou estrutura entre eles. É muito utilizado para segmentar grupos que tenham atributos em comum, como perfil de clientes e frequências de compra.

4. Aprendizado por Reforço

Diferente de todos os métodos anteriores, este tipo de aprendizagem não possui nenhuma massa de dados inicial.

Neste caso, o algoritmo coleta impressões do ambiente e através de tentativas e erros ajusta seu modelo para melhores resultados de acordo com os retornos positivos e negativos que recebe do ambiente. É muito comum em softwares financeiros, jogos, navegação e robótica.

Por último, vamos ver outros dois temas que estão sempre associados ao Machine Learning e que geram muita dúvida.

Inteligência Artificial x Deep Learning x Machine Learning

Muitas pessoas acham que aprendizado de máquina, inteligência artificial e deep learning são a mesma coisa, mas apesar de estarem relacionados, eles têm significados diferentes.

Inteligência Artificial

Genericamente falando, a IA é a capacidade das máquinas em simular nosso raciocínio, ou seja, imitar algumas características humanas, como tomadas de decisões e reconhecimentos audiovisuais. Pode ser implementada de muitas formas, desde lógicas simples até algoritmos de treinamentos neurais mais complexos.

Machine Learning

O aprendizado de máquina é um dos desdobramentos da Inteligência Artificial. É a capacidade das máquinas aprenderem, se corrigirem e ajustarem modelos a partir de uma grande quantidade de dados, com a mínima interferência humana. Vale dizer que todo método de aprendizagem utiliza IA.

Deep Learning

Também conhecida como aprendizagem profunda, é um subconjunto do machine learning. Trata de redes neurais artificiais que imitam a complexidade e o funcionamento dos neurônios. São utilizadas para soluções complexas e precisas, como reconhecimento de imagem e som.

Dica especial!

Confira o Ebook gratuito Guia de carreira para novos cientistas de dados e confira mais sobre a carreira de novos cientistas de dados.

Você aprenderá como dar início na carreira de dados, em quais áreas aperfeiçoar suas habilidades e entenderá por que o cientista de dados é um dos mais buscados pelo mercado.

Se interessou? Não perca essa oportunidade e baixe agora o nosso eBook.