O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial que estuda o uso de dados e algoritmos para permitir que os computadores imitem a maneira como os humanos aprendem e se tornem inteligentes com o tempo. Arthur Samuel, da IBM, cunhou o termo ‘aprendizado de máquina’ em 1959.
Experimentamos o aprendizado de máquina ao nosso redor em nossas vidas diárias. Por exemplo, as recomendações da Netflix são baseadas em um modelo de ML.
Existem diferentes tipos e subcampos de aprendizado de máquina. Os cientistas de dados alimentam os algoritmos com dados e permitem que as máquinas cheguem a um resultado. Existem diferentes graus de aprendizado de máquina que variam do aprendizado supervisionado ao reforçado.
O aprendizado de máquina permite criar modelos. Esses modelos de ML são arquivos que têm um algoritmo e podem reconhecer e processar certos tipos de dados. Diferentes tipos de ML permitem que você se aprofunde no conjunto de dados.
Tipos de aprendizado de máquina
Cada abordagem de ML possui métodos diferentes para chegar a um resultado e se tornar mais inteligente no processo.
1. Aprendizagem Supervisionada
Aprendizagem supervisionada é quando os cientistas de dados alimentam dados e variáveis rotulados em um algoritmo. Aqui, os algoritmos aprendem apenas com dados predefinidos, entrada e saída. É a forma mais simples de ML usada para classificar conjuntos de dados.
2. Aprendizagem não supervisionada
O aprendizado não supervisionado tem algoritmos que podem funcionar com dados não rotulados. Aqui, os cientistas de dados alimentam o algoritmo com dados e permitem que ele faça conexões por conta própria. No entanto, os dados iniciais e a saída são predeterminados.
Essa também é a abordagem em que o ML se ramifica para o aprendizado profundo. O aprendizado não supervisionado usa redes neurais para fazer conexões e previsões a partir dos dados. É bom para criar clusters e encontrar padrões nos dados.
3. Aprendizagem Semi-Supervisionada
Aqui, o algoritmo é alimentado primeiro com os dados rotulados. Em seguida, ele processa as variáveis que são aplicadas aos dados não rotulados. Em outras palavras, é como aprender a andar de bicicleta com rodinhas e depois sem elas.
O método semissupervisionado é o tipo de aprendizado de máquina usado para tradução automática. Isso significa que você pode ensinar um algoritmo a traduzir idiomas alimentando-o com pequenos conjuntos de dados rotulados e, em seguida, alternando para dados não rotulados.
4. Aprendizagem por reforço
A aprendizagem reforçada inclui algoritmos de treinamento para fazer previsões e chegar a conclusões. Eles são programados para buscar uma recompensa quando chegarem à conclusão certa, e punição se não chegarem a uma.
Também podemos comparar essa abordagem de aprendizado de máquina com o treinamento de um cão. O aprendizado por reforço é usado para treinar robôs e bots de videogame.
Onde você pode encontrar aprendizado de máquina perto de você?
ML está presente em todos os lugares, da Netflix ao Google Maps e aplicativos de compras. Por exemplo, quando você recebe sugestões para marcar amigos automaticamente em uma foto, é o aprendizado de máquina DeepFace do Facebook em ação. O modelo processa suas fotos quando você as carrega, identifica as pessoas que estão nelas e oferece sugestões de marcação.
A Amazon também usa modelos de aprendizado de máquina para criar recomendações para você. As recomendações tornam-se mais precisas à medida que você compra mais. O aprendizado de máquina está presente em todos os lugares nas mídias sociais e em plataformas que oferecem resultados personalizados para você.
