Você tem se perguntado o que é machine learning? Quer saber como aprender machine learning?
Imagine aplicações que aprendem com a experiência e melhoram sua tomada de decisão ou precisão preditiva com o tempo. Sim, os dispositivos estão ficando mais inteligentes. Empreendedores inteligentes fazem escolhas inteligentes. Eles integram Machine Learning e Inteligência Artificial para fortalecer seu nicho, desde robôs complexos até autoresponders inteligentes.
Machine learning? Por que isso importa e qual é toda essa agitação em torno disso? O machine learning pode melhorar ainda mais sua receita?
SIM! Saia na frente da sua concorrência. Esta postagem lhe dará tudo o que você precisa saber, bem como como aprender sobre machine learning e IA. Também responderá à pergunta: O que é machine learning?
Nas próximas linhas, falaremos sobre detalhes que o ajudarão a responder à pergunta “O que é machine learning?”.
O Que é Machine Learning?
Aqui, vamos esclarecer ainda mais a pergunta: O que é machine learning?
Machine learning é um subconjunto da Inteligência Artificial que permite que um sistema aprenda e tome decisões a partir da experiência, sem ser explicitamente programado.
Existem algoritmos para tornar o computador inteligente o suficiente para fazer escolhas com base em dados, sem qualquer intervenção humana.
Um algoritmo é um conjunto de regras ou processos que um computador deve seguir em operações de resolução de problemas. Esses algoritmos são projetados para identificar padrões em big data e usar esses padrões para tomar decisões e fazer previsões.
Existem vários exemplos de machine learning ao nosso redor:
- Se você comprou, pesquisou ou até mesmo falou sobre algo com seu telefone, os websites recomendarão produtos, filmes e músicas com base nesse item.
- Alguns robôs aspirarão seus pisos sem sua ajuda.
- Seu provedor de e-mail ajuda você a enviar e-mails indesejados para o spam.
- Os médicos podem detectar tumores a partir de sistemas de análise de imagens médicas.
- E sim, você certamente já ouviu falar de carros autônomos.
Mais inovações estão chegando. O big data está ficando maior. Existem computadores mais poderosos e acessíveis agora, e mais cientistas de dados estão lidando e desenvolvendo algoritmos mais capazes. Aprender sobre machine learning continuará a trazer maior eficiência ao nosso dia a dia.
Machine Learning (ML) ou Inteligência Artificial (IA)?
Vamos dar um passo adiante e apresentar a resposta à pergunta sobre “Qual é a linguagem do machine learning?”
Muitas pessoas confundem Inteligência Artificial e Machine Learning. Elas são diferentes. Inteligência Artificial é a capacidade de uma máquina realizar tarefas comumente feitas por humanos.
Assim, a IA permite que as máquinas executem tarefas imitando os humanos de forma “inteligente”. Machine learning é outro ramo da Inteligência Artificial. É como a máquina aprende com os dados inseridos nela como algoritmos.
O núcleo de um sistema baseado em IA é o seu modelo. Um modelo é um programa que melhora seu conhecimento por meio de um processo de aprendizado (algoritmos). Quando os dados são fornecidos como exemplo ao computador para tomar decisões sobre novos dados, o tipo de modelo é categorizado como aprendizado supervisionado.
O oposto disso é o Modelo de aprendizado não supervisionado. Aprenderemos melhor sobre essas categorias adiante.
Uma aplicação popular de machine learning que está sendo usada globalmente recentemente é o reconhecimento de imagens. Aplicações que reconhecem imagens são primeiro “treinadas”. Cientistas de dados executam muitas fotos no sistema e dizem ao computador o que está em cada foto.
Após vários milhares de repetições, a aplicação aprende os padrões de pixels. Ela identifica os padrões para atribuir como fotos de cavalo, cachorro, gato, flor, árvore, etc.
Muitas empresas baseadas na internet usam Machine Learning para impulsionar seus mecanismos de sugestão. Por exemplo, o ML permite que o Facebook decida o que mostrar em seu feed de notícias, a Netflix sugira filmes que você gosta de assistir e a Amazon destaque produtos que você pode querer comprar. Tudo isso é baseado em previsões de padrões nos dados existentes do sistema.
Espero que até agora você esteja entendendo a pergunta “Como o machine learning funciona?”
Vamos falar sobre como aprender machine learning.
Então, como o machine learning funciona?
Como o machine learning funciona
Tudo o que ensina você a aprender machine learning começa com o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, dizendo ao computador uma função em sua linguagem.
O ‘treinamento’ exige que o especialista desenvolva uma função matemática que possa modificar repetidamente suas próprias operações até que consiga prever com precisão os resultados de um novo conjunto de dados.
O machine learning usa processos semelhantes aos da mineração de dados. Dizemos que os algoritmos são escritos em linguagem de computador. Em outras palavras, aqui está uma expressão matemática que pode ajudar ainda mais na compreensão.
Vamos descrever o algoritmo em termos de uma função alvo (f) e dizer que ele mapeia uma variável de entrada (x) para uma variável de saída (y).
Isso seria representado como: y=f(x)
Agora, haverá uma margem de erro. Vamos chamar isso de e. É a parte independente da variável de entrada x. y=f(x)+e
Para construir uma aplicação de machine learning (ou modelo), um cientista de dados deve seguir quatro etapas básicas. Os cientistas de dados normalmente trabalham em estreita colaboração com os proprietários das empresas que a máquina atenderá. Este é o primeiro passo para aprender como o aprendizado de máquina funciona.
Passo 1: Selecionar e preparar um conjunto de dados de treinamento
O que são os dados de treinamento? É um conjunto de dados que representa os dados que o modelo de aprendizado de máquina receberá para resolver o problema para o qual foi projetado.
Os dados podem ser rotulados ou não rotulados. Os dados de treinamento devem ser adequadamente preparados, removidos duplicados, randomizados e verificados quanto a desequilíbrios ou vieses que possam afetar o treinamento. Os dados devem vir como dois subconjuntos:
- O subconjunto de treinamento para treinar a aplicação e
- O subconjunto de avaliação para testar e refinar a máquina.
Passo 2: Escolher o algoritmo para executar no conjunto de dados de treinamento
Como dissemos anteriormente, um algoritmo é um processo ou conjunto de regras que um computador deve seguir em operações de resolução de problemas. O tipo de algoritmo que o cientista de dados escolhe depende do problema a ser resolvido.
Estes são os tipos mais comuns de algoritmos de aprendizado de máquina usados com dados rotulados:
- Algoritmos de regressão
- Árvores de decisão
- Algoritmos baseados em instâncias
Estes são alguns algoritmos padrão usados com dados não rotulados:
- Algoritmos de clustering
- Algoritmos de associação
- Redes neurais
Passo 3: Treinar o algoritmo para criar o modelo
Em seguida, chegamos ao ponto crucial. Treinar o algoritmo. Este é um processo iterativo. Você precisa executar variáveis através do algoritmo e comparar a saída com os resultados que ele deveria ter produzido.
Você ajustaria os pesos e vieses dentro do algoritmo que podem produzir um resultado mais preciso e executaria as variáveis novamente até que o algoritmo produza o resultado correto na maioria das vezes. O algoritmo preciso resultante é o modelo de machine learning.
Passo 4: Usando e aprimorando o modelo
Esta é a última parte. Você executará o modelo com novos dados para melhorar sua precisão e eficiência ao longo do tempo.
Métodos de Machine Learning
Existem basicamente três métodos de machine learning, ou como muitos especialistas chamam, estilos de aprendizado de máquina. Eles o guiarão sobre o que você precisa saber sobre como aprender sobre o funcionamento do aprendizado de máquina.
Aprendizado de máquina supervisionado
Neste método, o computador é alimentado com os dados de entrada e saída e feedback durante o treinamento. O principal objetivo do treinamento supervisionado é fazer com que o sistema aprenda como mapear a entrada para a saída.
Portanto, a máquina se treina com base nos exemplos que os humanos definem para ela. Por exemplo, um modelo de ML projetado para identificar animais de estimação e de segurança pode ser treinado em um conjunto de dados de várias fotos de animais rotuladas.
Aprendizado de máquina não supervisionado
O método de aprendizado de máquina não supervisionado ocorre quando você não fornece esse treinamento, mas deixa o computador encontrar a saída por conta própria. Este método é usado principalmente em dados transacionais. É aplicado a tarefas mais complexas.
O aprendizado não supervisionado usa uma estratégia chamada aprendizado profundo (deep learning) para chegar a algumas conclusões. Explicaremos o que significa deep learning mais tarde. Mas, na verdade, ao usar este método, o computador usa algoritmos definidos para extrair os recursos significativos de que precisa para rotular, classificar ou categorizar dados sem intervenção humana.
O aprendizado de máquina não supervisionado trata de identificar padrões e relacionamentos em dados que os humanos perderiam. É o método usado em sistemas de detecção de spam.
Aprendizado semissupervisionado
Uma desvantagem de qualquer algoritmo de Aprendizado Supervisionado é que o engenheiro de ML ou cientista de dados precisa rotular manualmente o conjunto de dados. É um processo muito caro, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Para qualquer Aprendizado Não Supervisionado, pode ser frustrante que o espectro de aplicações seja limitado.
Como uma resposta a essas desvantagens, o Aprendizado Semissupervisionado foi introduzido. Neste método, o algoritmo é treinado por meio de uma combinação de dados rotulados e não rotulados. O programador primeiro agrupará dados semelhantes usando um algoritmo de aprendizado não supervisionado. Em seguida, ele usa os dados rotulados existentes para rotular o restante dos dados não rotulados.
O aprendizado semissupervisionado é como ensinar ao computador alguns conceitos e, em seguida, dar-lhe perguntas como dever de casa com base em conceitos semelhantes.
O método de aprendizado de máquina semissupervisionado é o meio-termo entre o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. Durante o treinamento, o sistema usa um conjunto de dados menor para guiar a classificação e a extração de recursos de um conjunto de dados mais amplo.
Okay, here’s the Portuguese translation of the continuation paragraph, maintaining the user-friendly, convincing, and informative tone, while also considering potential cultural nuances:
Aprendizado por reforço
O aprendizado por reforço usa três componentes: agente, ambiente e ação. O agente percebe o ambiente do computador. O agente interage e age com o ambiente. É semelhante ao aprendizado supervisionado, mas, neste caso, o modelo aprende conforme avança por tentativa e erro.
Aprendizado profundo (Deep learning)
O deep learning é usado no machine learning. Este é um dos pontos importantes quando se trata de como aprender sobre o aprendizado de máquina. Os algoritmos definem uma rede neural artificial projetada para aprender novas experiências, assim como o cérebro humano.
Os algoritmos de Deep Learning aplicam muitas camadas de processamento. Cada camada usa a saída da camada anterior como entrada para a próxima.
As redes neurais que trabalham com modelos de deep learning são lentas em sua concepção e podem levar algum tempo para mostrar resultados, como a mente de um bebê recém-nascido.
À medida que o cientista de dados expõe o sistema aos dados necessários, o sistema ajusta sua precisão para tarefas altamente sofisticadas e avançadas.
Rede Neural
O deep learning é todo sobre redes neurais. Em teoria, uma Rede Neural Artificial (ou RNA) são neurônios artificiais interconectados feitos para trocar dados à medida que se conectam em rede. Os neurônios são atualizados à medida que recebem novos conhecimentos e experiências de dados.
CNN (Rede Neural Convolucional)
Este tipo de rede neural envolve a aplicação de múltiplos filtros independentes sobre uma imagem multicanal para extrair algumas características contrastantes e distintas de uma imagem. É usado em aplicações de DIP (Processamento Digital de Imagens).
RNN (Rede Neural Recorrente)
Simplificando, a RNN é usada para processar padrões de dados e informações onde os conjuntos anteriores de saídas ou resultados podem ser usados para prever os resultados do próximo conjunto de saídas em um novo conjunto de dados. O uso mais comum de RNN são as sugestões automáticas que você recebe em plataformas como Netflix, Amazon, Spotify, etc.
Usos Reais do Machine Learning
Como dissemos anteriormente, o machine learning está em toda parte e, uma vez que você descobrir como aprender sobre o aprendizado de máquina, verá sua aplicação na vida cotidiana.
Vamos ver alguns exemplos de aprendizado de máquina que você vê todos os dias:
- Assistentes digitais: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri e outros assistentes digitais que você pode conhecer são alimentados por processamento de linguagem natural (PLN). Esta aplicação de aprendizado de máquina permite que os computadores processem dados de texto e voz e ‘entendam’ a linguagem humana da mesma forma que as pessoas.
- Recomendações: Modelos de deep learning alimentam as sugestões de ‘quem também gostou’ e ‘só para você’ que você encontra no Facebook, Netflix, Spotify, Amazon e outros serviços online.
- Publicidade online: Os anunciantes usam ML e modelos de deep learning para analisar o conteúdo de uma página da web para identificar a opinião ou atitude do autor e exibir anúncios que correspondam aos interesses do visitante.
- Chatbots: Chatbots e autoresponders geralmente são uma combinação de reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e redes neurais profundas para interpretar o texto e fornecer respostas adequadas que parecem humanas.
- Detecção de fraudes: O Machine Learning ajuda a sinalizar o uso de cartões de crédito roubados e detectar o uso ilegal de dados financeiros roubados ou comprometidos.
- Carros autônomos: O ML permite que veículos autônomos identifiquem continuamente objetos no ambiente ao redor do veículo. Eles usam essa identificação para prever como se moverão e guiar o veículo ao redor dos objetos enquanto se movem em direção ao destino do motorista.
Como Aprender Machine Learning
Você pode aprender Machine Learning se inscrevendo gratuitamente na Universidade de Stanford. Existem muitos cursos online em plataformas como Coursera e Udemy. Você também pode usar o EdX e a Introdução ao curso da Universidade de Columbia. Aprender machine learning está agora ao alcance de muitos.
A IA é a ciência de desenvolver máquinas com habilidades de raciocínio e resolução de problemas, permitindo que as máquinas aprendam e tomem decisões a partir de dados passados, sem programação longa e iterativa. A IA visa criar máquinas inteligentes combinando machine learning e deep learning, entre outros.
Cada vez mais tecnologias projetadas para permitir que os desenvolvedores aprendam sozinhos sobre machine learning estão surgindo. Temos a câmera DeepLens da AWS com deep learning habilitado e outras como os kits AIY do Google, alimentados por Raspberry Pi.
Depois de ler este ponto, sua pergunta “O que é machine learning?” terá sido respondida de forma satisfatória.