Noções básicas de aprendizado de máquina: o que você precisa saber

Você pode não perceber, mas o aprendizado de máquina está presente em nosso dia a dia, desde os recursos de reconhecimento de voz de assistentes virtuais em nossos telefones e outros dispositivos até os programas que assistimos na Netflix ou os vídeos que nos são recomendados no YouTube.

O marketing também está fazendo uso extensivo disso à medida que o big data cresce e mais e mais cientistas de dados trabalham nesses algoritmos. Parte disso pode soar como grego para você, mas não se preocupe - nós o guiaremos pelos conceitos básicos de aprendizado de máquina.

Definição de Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que permite que as máquinas “aprendam” com os dados. Aprender neste contexto significa identificar padrões complexos em milhões de pontos de dados, compará-los e tentar reproduzir a forma como os humanos adquirem conhecimento e resolvem problemas. Esse processo é realizado por algoritmos que revisam os dados e são capazes de prever comportamentos futuros. Com o tempo, esses algoritmos e sistemas aprenderão e melhorarão de forma autônoma.

O funcionamento de um algoritmo de aprendizado de máquina é o seguinte: após uma entrada inicial de dados, o algoritmo classifica as informações e produz uma estimativa sobre possíveis padrões nos dados. Essas previsões serão avaliadas pelo algoritmo por meio de uma função de erro que verifica a precisão do modelo. Para fazer isso, o algoritmo comparará diferentes amostras e, em seguida, trabalhará na avaliação e otimização dos processos para melhorar a precisão das previsões.

Aprendizado de máquina versus IA

O aprendizado de máquina e a IA têm uma conexão muito forte, mas também têm responsabilidades diferentes. A IA visa criar um sistema de computador inteligente para simular o comportamento humano e resolver problemas complexos, enquanto o aprendizado de máquina é realmente um ramo da IA ​​que permite que as máquinas aprendam com o processamento de dados para que possam fornecer resultados precisos. A IA está trabalhando para criar um sistema inteligente que pode executar várias tarefas complexas. O aprendizado de máquina, por outro lado, busca criar máquinas que possam executar apenas as tarefas específicas para as quais foram treinadas.

Também é importante levar em consideração o aprendizado profundo e as redes neurais, pois são dois aspectos-chave no aprendizado de máquina. Basicamente, o aprendizado profundo é uma subcategoria de redes neurais, que são uma subcategoria de aprendizado de máquina. O aprendizado profundo automatiza grande parte da extração de dados do processo, enquanto as redes neurais são uma série de algoritmos modelados após o cérebro humano que visam imitar o raciocínio humano. Em suma, as redes neurais ajudam os computadores a criar IA por meio do aprendizado profundo.

As capacidades de IA e aprendizado de máquina são inúmeras, mas vamos nos concentrar em algumas que estão ligadas ao nosso dia a dia.

• Prever tendências e padrões , recomendar produtos ou exibir anúncios de acordo com as pesquisas, curtidas e interações de uma pessoa.
• Reconhecimento de fala e compreensão de linguagem , como quando pedimos a um dispositivo para tocar música ou fazer uma ligação telefônica.
• Processamento de vídeo e imagem. Por exemplo, quando o Facebook identifica automaticamente os rostos em uma foto e sugere pessoas para marcar.
• Análise de sentimento , que se refere a analisar as opiniões das pessoas sobre os produtos e fornecer insights ao fornecedor.

3 Tipos de Aprendizado de Máquina

Podemos dividir o aprendizado de máquina em três categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

Aprendizado Supervisionado

Esta é a aplicação mais comum para aprendizado de máquina. Os algoritmos de aprendizado supervisionado baseiam seu aprendizado em conjuntos de dados de treinamento previamente rotulados. Rotular aqui significa que para cada ponto de um conjunto de dados de treinamento sabemos o valor de seu atributo de destino. Isso permite que o algoritmo "aprenda" uma função capaz de prever o atributo de destino para um novo conjunto de dados.

Exemplos rotulados são apresentados ao algoritmo um de cada vez, e o algoritmo deve então fazer uma previsão. O supervisor humano então verifica cada previsão feita pelo algoritmo e determina se estava correta ou não. Esse processo é repetido várias vezes até que o algoritmo possa prever a relação entre os exemplos e seus rótulos por conta própria. Feito isso, o algoritmo poderá trabalhar com novos exemplos e prever rótulos para eles.

O exemplo mais simples disso é a classificação de spam/não spam em e-mails. Primeiro, a máquina recebe um conjunto de exemplos do que é lixo eletrônico e o que não é e como diferenciá-los para o bem do usuário. Eventualmente, ele poderá classificar os e-mails nas duas pastas de forma autônoma.

Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é o oposto do aprendizado supervisionado. Aqui, os algoritmos baseiam seu processo de treinamento em um conjunto de dados sem rótulos previamente definidos. O aprendizado não supervisionado é baseado em tarefas de agrupamento, também chamadas de agrupamento, onde o objetivo é encontrar grupos semelhantes no conjunto de dados. Em outras palavras, um conjunto de dados e ferramentas é fornecido ao algoritmo para que ele identifique as propriedades da informação por conta própria e as classifique de uma maneira que humanos ou outras máquinas possam entender.

Um exemplo são as listas recomendadas em plataformas como HBO, Amazon ou Netflix. Quando você assiste a um programa ou filme, a plataforma coleta esses dados e características para encontrar outros programas e filmes semelhantes que possam lhe interessar.

Aprendizado por Reforço

Este método é muito diferente. Ele não usa rótulos – em vez disso, o algoritmo aprende por tentativa e erro à medida que se desenvolve. O software aprende com seus erros a cada ação que realiza, melhorando assim a qualidade do método. A aprendizagem por reforço tem quatro elementos essenciais: um agente (o programa que está sendo treinado), um ambiente (o ecossistema), uma ação (um conjunto de ações do agente) e uma recompensa (a avaliação da ação, positiva ou negativa). Os videogames usam muito esse sistema de tentativa e erro e são um ótimo exemplo de aprendizado por reforço.

Esperamos que esta breve introdução ao aprendizado de máquina tenha sido útil para explicar o básico e fornecer uma visão mais clara desse tópico. Embora possa ser complicado, também é essencial hoje em dia, pois desempenha um papel importante no mundo do marketing. Se você não acredita em nós, basta perguntar ao Alexa!