Você anda se perguntando: o que é Machine Learning?Quer descobrir como aprender Machine Learning?
Estamos falando de aplicações que aprendem com a experiência e melhoram sua capacidade de decisão ou precisão preditiva ao longo do tempo. Sim, os dispositivos estão ficando cada vez mais inteligentes. E empreendedores inteligentes tomam decisões mais estratégicas: eles integram Machine Learning e Inteligência Artificial para fortalecer seus negócios — de robôs complexos a simples autoresponders inteligentes.
Mas afinal, o que é Machine Learning? Por que ele é tão importante? E será que pode realmente aumentar sua receita?
A resposta é: SIM!
Ele pode colocar você à frente da concorrência. Este artigo vai explicar tudo o que você precisa saber sobre Machine Learning e Inteligência Artificial, além de responder, de forma clara, à pergunta: O que é Machine Learning
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial que permite que um sistema aprenda e tome decisões com base na experiência, sem precisar ser programado passo a passo.
Por trás disso, existem algoritmos que tornam o computador capaz de analisar dados e tomar decisões sem intervenção humana.
Um algoritmo nada mais é do que um conjunto de regras ou processos que um computador segue para resolver problemas. Esses algoritmos são projetados para identificar padrões em grandes volumes de dados e usar essas informações para tomar decisões e prever resultados.
Exemplos práticos de Machine Learning ao nosso redor:
Já pesquisou ou comprou algo no celular e depois recebeu recomendações de produtos, filmes ou músicas relacionados? Isso é Machine Learning.
Robôs aspiradores que limpam sua casa sem ajuda.
Provedores de e-mail que colocam mensagens indesejadas direto na pasta de spam.
Médicos que conseguem identificar tumores com a ajuda de sistemas de análise de imagens médicas.
E claro: os famosos carros autônomos.
E isso é só o começo. O Big Data está crescendo cada vez mais. Os computadores estão se tornando mais poderosos e acessíveis, enquanto cientistas de dados desenvolvem algoritmos ainda mais sofisticados.
O aprendizado de máquina continuará a trazer mais eficiência e inovação para o nosso dia a dia.
Machine Learning (ML) ou Inteligência Artificial (IA)
Vamos dar um passo adiante e responder à pergunta: “O que é a linguagem de Machine Learning?”
Muitas pessoas confundem Inteligência Artificial (IA) com Machine Learning (ML). Mas elas não são a mesma coisa.
Inteligência Artificial é a capacidade de uma máquina realizar tarefas normalmente executadas por humanos.
Em outras palavras, a IA permite que as máquinas executem tarefas ao “imitar” de forma inteligente o comportamento humano.
Já o Machine Learning é um ramo da IA: é o processo pelo qual a máquina aprende a partir dos dados que recebe, por meio de algoritmos.
O coração da IA: o modelo
O núcleo de um sistema baseado em IA é o modelo.
Um modelo é, basicamente, um programa que melhora seu conhecimento por meio de um processo de aprendizado (algoritmos).
Quando fornecemos dados de exemplo para que o computador aprenda a tomar decisões com base em novos dados, chamamos isso de aprendizado supervisionado.
Já o contrário é o aprendizado não supervisionado, que também veremos em mais detalhes.
Aplicações práticas do Machine Learning
Um dos usos mais populares do Machine Learning atualmente é o reconhecimento de imagens.
Esses aplicativos são “treinados” a partir de muitas imagens, onde cientistas de dados informam ao sistema o que cada foto contém.
Depois de milhares de repetições, a aplicação aprende os padrões de pixels e passa a identificar se a imagem representa um cavalo, um cachorro, um gato, uma flor, uma árvore etc.
Além disso, muitas empresas digitais usam Machine Learning para turbinar seus sistemas de recomendação:
O Facebook decide o que mostrar no seu feed de notícias.
A Netflix sugere filmes e séries de acordo com seu gosto.
A Amazon recomenda produtos que você provavelmente vai querer comprar.
Tudo isso se baseia em previsões a partir de padrões nos dados já existentes.
Como o Machine Learning funciona?
Até aqui, você já deve ter começado a entender melhor a pergunta: “Como o Machine Learning funciona?”
No próximo passo, vamos falar sobre como aprender Machine Learning de forma prática.
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, ou seja, programar o computador com uma função em sua própria linguagem.
O treinamento exige que o especialista desenvolva uma função matemática que possa modificar suas próprias operações repetidamente até conseguir 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 na linguagem do computador. Em outras palavras, é uma expressão matemática que ajuda a compreender melhor como o sistema funciona.
Podemos descrever o algoritmo em termos de uma função alvo (f) que mapeia uma variável de entrada (x) para uma variável de saída (y):
y = f(x)
Mas sempre haverá uma margem de erro. Vamos chamar esse erro de e, que é a parte independente da variável de entrada x:
y = f(x) + e
Etapas para construir uma aplicação de Machine Learning
Para criar um modelo de aprendizado de máquina, um cientista de dados precisa seguir quatro etapas básicas. Normalmente, esses profissionais trabalham em conjunto com os donos do negócio, garantindo que a máquina atenda às necessidades reais da empresa.
Esse é o primeiro passo para realmente compreender como funciona o Machine Learning.
Etapa 1: Selecionar e preparar um conjunto de dados de treinamento
O que é o conjunto de treinamento?
É o grupo de dados que representa as informações que o modelo de Machine Learning receberá para resolver o problema para o qual foi projetado.
Esses dados podem ser rotulados (labeled) ou não rotulados (unlabeled).
Para garantir bons resultados, o conjunto de treinamento precisa ser:
Organizado e preparado,
Livre de duplicações,
Aleatório,
Verificado contra possíveis desequilíbrios ou vieses que poderiam distorcer o aprendizado.
Além disso, os dados devem ser divididos em dois subconjuntos:
Treinamento – usado para ensinar o modelo;
Avaliação – usado para testar e refinar a aplicação.
Etapa 2: Escolher o algoritmo a ser usado no treinamento
Como vimos, um algoritmo é um conjunto de regras ou processos que o computador deve seguir para resolver problemas.
O tipo de algoritmo escolhido depende diretamente do problema a ser solucionado.
Exemplos de algoritmos usados com dados rotulados:
Algoritmos de regressão,
Árvores de decisão,
Algoritmos baseados em instância.
Exemplos de algoritmos usados com dados não rotulados:
Algoritmos de clusterização,
Algoritmos de associação,
Redes neurais.
Etapa 3: Treinar o algoritmo para criar o modelo
Aqui é onde acontece a mágica. O treinamento do algoritmo.
Esse é um processo iterativo: você precisa rodar variáveis pelo algoritmo e comparar a saída com os resultados que deveriam ter sido produzidos.
Durante esse processo, ajustam-se os pesos e vieses dentro do algoritmo para que os resultados sejam cada vez mais precisos. Em seguida, roda-se novamente as variáveis até que o algoritmo produza o resultado correto na maioria das vezes.
O algoritmo refinado e preciso que resulta desse processo é o que chamamos de modelo de Machine Learning.
Etapa 4: Usar e melhorar o modelo
Na última etapa, o modelo é exposto a novos dados. Assim, ele continua a melhorar sua precisão e eficiência com o tempo.
Métodos de Machine Learning
Existem basicamente três métodos de aprendizado de máquina (ou como muitos especialistas chamam: estilos de aprendizado). São eles que ajudam a entender melhor como funciona o Machine Learning.
1. Supervised Machine Learning (Aprendizado Supervisionado)
Nesse método, o computador recebe dados de entrada e de saída, além de feedback durante o treinamento.
O objetivo principal é ensinar o sistema a mapear a entrada para a saída.
Ou seja, a máquina aprende com exemplos definidos por humanos.
Exemplo: um modelo de ML projetado para identificar animais de estimação e de segurança pode ser treinado com um conjunto de imagens de animais devidamente rotuladas.
2. Unsupervised Machine Learning (Aprendizado Não Supervisionado)
Nesse caso, não há rótulos nem treinamento explícito: o computador precisa descobrir as respostas sozinho.
Esse método é geralmente usado com dados transacionais e aplicado a tarefas mais complexas.
O aprendizado não supervisionado utiliza uma estratégia chamada Deep Learning para chegar a conclusões. Aqui, o computador aplica algoritmos que extraem características relevantes para classificar, agrupar ou rotular dados sem intervenção humana.
Exemplo: sistemas de detecção de spam em e-mails, que encontram padrões invisíveis para os humanos.
3. Semi-Supervised Machine Learning (Aprendizado Semi-Supervisionado)
Um dos problemas do aprendizado supervisionado é que o cientista de dados precisa rotular manualmente grandes volumes de dados — o que é caro e demorado.
Por outro lado, o aprendizado não supervisionado é limitado, já que muitas vezes o sistema não consegue gerar resultados aplicáveis em escala real.
Para equilibrar os dois extremos, surgiu o Aprendizado Semi-Supervisionado.
Nesse método:
O algoritmo primeiro agrupa dados semelhantes (com técnicas de aprendizado não supervisionado).
Depois, usa o pequeno conjunto de dados rotulados existente para rotular automaticamente o restante dos dados não rotulados.
É como ensinar ao computador alguns conceitos básicos e depois passar exercícios de casa (com base nesses conceitos) para que ele pratique sozinho.
Esse método é considerado o meio-termo entre o aprendizado supervisionado e não supervisionado, sendo muito usado para melhorar a classificação e a extração de padrões a partir de grandes conjuntos de dados.
Reinforcement Machine Learning (Aprendizado por Reforço)
O aprendizado por reforço utiliza três componentes principais: agente, ambiente e ação.
O agente percebe o ambiente em que o computador está inserido,
Interage e age com esse ambiente,
Aprende através de tentativa e erro.
É parecido com o aprendizado supervisionado, mas, nesse caso, o modelo aprende progressivamente enquanto executa tarefas e testa diferentes caminhos.
Deep Learning (Aprendizado Profundo)
O Deep Learning é um dos pontos mais importantes quando falamos em como aprender Machine Learning.
Ele utiliza algoritmos que definem redes neurais artificiais, projetadas para aprender com novas experiências da mesma forma que o cérebro humano faz.
Esses algoritmos aplicam múltiplas camadas de processamento, onde cada camada usa a saída da anterior como entrada para a seguinte.
As redes neurais que alimentam os modelos de Deep Learning podem ser lentas no início — como a mente de um bebê recém-nascido. Mas, à medida que recebem dados, ajustam sua precisão para executar tarefas cada vez mais avançadas e sofisticadas.
Redes Neurais (Neural Networks)
O Deep Learning se baseia em redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks – ANN).
Na teoria, uma ANN é composta por neurônios artificiais interconectados, criados para trocar informações entre si. Cada neurônio é atualizado conforme recebe novos dados, conhecimento e experiências.
CNN (Convolutional Neural Network – Rede Neural Convolucional)
Esse tipo de rede neural aplica múltiplos filtros independentes sobre imagens de vários canais, a fim de extrair características contrastantes e distintas.
É bastante utilizada em aplicações de Processamento Digital de Imagens (DIP).
RNN (Recurrent Neural Network – Rede Neural Recorrente)
A RNN é usada para processar padrões em dados sequenciais, em que resultados anteriores servem como base para prever resultados futuros.
Exemplo prático: as sugestões automáticas que você recebe em plataformas como Netflix, Amazon, Spotify etc.
Casos de uso reais do Machine Learning
Como já dissemos, o Machine Learning está em todos os lugares. Depois que você entende como ele funciona, começa a enxergar suas aplicações no dia a dia.
Aqui estão alguns exemplos:
Assistentes digitais: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri e outros são movidos por processamento de linguagem natural (NLP), permitindo que computadores entendam texto e voz quase como humanos.
Recomendações personalizadas: Modelos de Deep Learning alimentam os famosos “Você também pode gostar” e “Recomendado para você” em plataformas como Facebook, Netflix, Spotify e Amazon.
Publicidade online: Anunciantes usam ML e Deep Learning para analisar o conteúdo de páginas da web, identificar a intenção ou opinião do autor e exibir anúncios que combinam com o interesse do visitante.
Chatbots: Chatbots e autoresponders combinam reconhecimento de padrões, NLP e redes neurais profundas para interpretar mensagens e responder de forma cada vez mais natural.
Detecção de fraudes: O ML ajuda a identificar uso indevido de cartões de crédito roubados e detectar padrões ilegais em dados financeiros comprometidos.
Carros autônomos: O aprendizado de máquina permite que veículos autônomos reconheçam objetos no ambiente, prevejam seus movimentos e naveguem com segurança até o destino do motorista.
Como aprender Machine Learning
Hoje, aprender Machine Learning está ao alcance de qualquer pessoa.
Você pode começar com cursos gratuitos e acessíveis em instituições e plataformas renomadas:
Stanford University (gratuito),
Coursera e Udemy,
EdX e Columbia University (Introdução à IA e ML).
A Inteligência Artificial é a ciência de criar máquinas com raciocínio e capacidade de resolver problemas, permitindo que aprendam com dados anteriores sem depender de programação repetitiva. Ela une Machine Learning e Deep Learning para criar sistemas inteligentes.
Cada vez mais tecnologias estão surgindo para permitir que desenvolvedores aprendam por conta própria:
A câmera AWS DeepLens, habilitada para Deep Learning,
Os kits AIY da Google, baseados em Raspberry Pi,
E muitas outras ferramentas acessíveis.
Depois de passar por todos esses pontos, a pergunta “O que é Machine Learning?” já deve ter sido respondida de forma clara, completa e convincente