Contente
- O que é aprendizado de máquina?
- O que é programação tradicional?
- Como o aprendizado de máquina é diferente
- A importância do aprendizado de máquina
- Algoritmos e processos de aprendizado de máquina
- O impacto do aprendizado de máquina nos negócios
- Alguns casos de uso prático
- Conclusão
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Leve embora:
O aprendizado de máquina está aumentando cada vez mais em importância. Aqui estão os princípios básicos para ajudar a entender o que ele faz e como é usado.
Nos últimos anos, o termo “aprendizado de máquina” vem aparecendo em várias discussões e fóruns, mas o que exatamente isso significa? O aprendizado de máquina pode ser definido como um método para análise de dados, com base no reconhecimento de padrões e no aprendizado computacional. É composto por diferentes algoritmos, como redes neurais, árvores de decisão, redes bayesianas, etc. O aprendizado de máquina usa esses algoritmos para aprender com os dados e recuperar informações ocultas dos dados. O processo de aprendizado é iterativo; portanto, os novos dados também são tratados sem nenhuma supervisão. A ciência de aprender com dados anteriores e usá-los para dados futuros não é nova, mas está ganhando mais popularidade.
O que é aprendizado de máquina?
Enquanto algumas pessoas acreditam que o aprendizado de máquina não é melhor do que os métodos tradicionais de programação de computadores que ainda estão em uso, muitos consideram o aprendizado de máquina uma revolução no campo da inteligência artificial (IA). Eles acreditam que, usando essa tecnologia, as máquinas serão capazes de aprender e fazer coisas com sua própria experiência, em vez de simplesmente seguir instruções humanas.
Para entender mais sobre o significado do aprendizado de máquina, podemos compará-lo à programação de computador tradicional. As seções a seguir discutirão mais sobre o aprendizado de máquina e sua diferença em relação à programação tradicional. (Para alguns dos prós e contras do aprendizado de máquina, consulte As promessas e as armadilhas do aprendizado de máquina.)
O que é programação tradicional?
Quando programamos um computador, o que realmente estamos fazendo é fornecer instruções em um idioma que ele entenda. Então, quando fornecemos uma entrada, ela produz uma saída com base nas instruções que fornecemos a ela.
Agora, vamos imaginar que você forneceu uma entrada para solicitar um cartão de crédito. Ao processar sua entrada, o sistema examinará todas as partes importantes do seu aplicativo, coletará as informações necessárias e as processará. Depois disso, produzirá a saída de aceitação ou rejeição com base no programa que foi alimentado.
Como o aprendizado de máquina é diferente
Se você usar o aprendizado de máquina no lugar dos métodos de programação tradicionais no cenário do cartão de crédito, o resultado será um pouco diferente. O resultado seria realmente baseado nos dados de entrada e o sistema ganhará experiência processando esses dados de entrada. Não haverá nenhum programa especial para isso. À medida que ganha mais e mais experiência, seu desempenho melhora com o tempo.
Portanto, o aprendizado de máquina aprende analisando a grande quantidade de arquivos de dados criados com cada uso do sistema. Ao analisar os dados, altera sua programação de acordo com as demandas mais recentes. Isso também melhora a precisão. Também podemos dizer que o aprendizado de máquina é como uma regressão linear, onde as variáveis e parâmetros são alterados para melhor corresponder à entrada fornecida.
Neste método, os algoritmos são incluídos em exemplos rotulados, onde dados rotulados significam que os dados recebem uma descrição. O sistema de aprendizado de máquina receberá as entradas e as saídas correspondentes. Agora, o sistema pode obter mais experiência comparando as saídas reais com as saídas corretas para encontrar os erros.
Após analisar as saídas e determinar os erros, o sistema alterará sua programação de acordo. O sistema pode usar métodos diferentes para prever o rótulo em dados não rotulados. Este método é usado para fazer previsões de eventos futuros com base em dados passados.
Esse método de aprendizado de máquina é usado em locais como jogos, navegação de veículos e robótica. Nesse método, o sistema aprende por um método de tentativa e erro. O principal objetivo deste método é determinar a saída no menor tempo possível, o que pode ser feito seguindo uma política adequada.
A importância do aprendizado de máquina
A importância do aprendizado de máquina está crescendo dia a dia devido aos mesmos motivos que tornaram o conceito de mineração de dados tão importante. Esses motivos incluem poder computacional barato e poderoso, grandes quantidades de dados sendo criadas todos os dias e métodos de armazenamento de dados baratos e de alta capacidade. Esses fatores garantem que modelos poderosos e precisos possam ser feitos muito rapidamente, o que pode ser usado na análise de reservas de big data em massa, para obter resultados melhores e altamente precisos. Isso significa que melhores modelos podem ser usados para tomar melhores decisões corporativas e de negócios em menos tempo e sem nenhum esforço humano.
Uma maneira de criar modelos tão precisos rapidamente é a criação automatizada de modelos. Esse modelo deve ser dinâmico o suficiente para acompanhar os tempos de mudança. Enquanto os humanos geralmente podem criar dois modelos por semana, o aprendizado de máquina pode criar milhares de modelos precisos, analisando os dados rapidamente. É por isso que o aprendizado de máquina é tão importante para empresas e outros campos.
Algoritmos e processos de aprendizado de máquina
Os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a tirar o máximo proveito do big data, ajudando o sistema a analisar rapidamente os dados e produzir resultados precisos. Esses algoritmos ajudam na criação de um modelo que pode ser usado para tomar decisões de negócios. Alguns tipos de algoritmos são redes neurais, florestas aleatórias, agrupamentos k-means, mapas auto-organizados e mapeamento do vizinho mais próximo.
No entanto, o uso de algoritmos não é tudo. O melhor modelo só pode ser feito seguindo um processo adequado. Alguns exemplos de tais processos são gerenciamento abrangente de dados, exploração interativa dos dados e visualização dos resultados encontrados pelo modelo.
O impacto do aprendizado de máquina nos negócios
O impacto do aprendizado de máquina nos negócios é tremendo. O aprendizado de máquina abriu novas possibilidades para as empresas. Ele ajudou na tomada precisa de modelos, o que, por sua vez, ajudou a tomar decisões melhores e mais inteligentes rapidamente.
Alguns casos de uso prático
O aprendizado de máquina está sendo usado em muitos lugares. Os sistemas de recomendação usam o aprendizado de máquina para fazer recomendações aos usuários em tempo real, com base em suas preferências e padrões de mercado atuais.
O Promedas, que é um software médico ou um "médico de mesa", é um programa baseado em aprendizado de máquina que usa centenas de anos de conhecimento médico para ajudar os médicos a detectar e diagnosticar doenças. Utiliza os dados coletados de registros anteriores de padrões de doenças para identificar doenças em pacientes. Isso ajuda a identificar e tratar doenças mais rapidamente.
A Amazon automatizou a concessão e revogação de acesso a funcionários por meio de um algoritmo de computador que pode prever o acesso a recursos para cada funcionário. Para isso, o algoritmo do computador usa os registros para analisar os riscos e a confiabilidade de um funcionário em geral.
Os algoritmos de aprendizado de máquina também estão sendo usados pela Universidade Cornell para detectar baleias no oceano por meio de gravações sonoras, para que os navios possam evitar as baleias. O algoritmo analisa os dados de migração das baleias (para onde vão e quando) para determinar o caminho que um navio deve seguir para evitar as baleias. (Para saber mais sobre os usos práticos do aprendizado de máquina, consulte Machine Learning & Hadoop em Detecção de fraude de próxima geração.)
Conclusão
À medida que os dados crescem dia a dia, também cresce a importância de um processamento eficaz. Para isso, foram criados métodos de aprendizado de máquina, o que ajuda o sistema a tomar decisões inteligentes, com o mínimo envolvimento dos seres humanos. O impacto atual dessa tecnologia no setor de TI tem sido tremendo, por isso é fácil imaginar que sua importância continuará a crescer no futuro.