O aprendizado de máquina é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Este processo nasceu do reconhecimento de padrões e da teoria de que computadores podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas; pesquisadores interessados em inteligência artificial queriam saber se as máquinas poderiam aprender com dados. É uma tecnologia onde os computadores têm a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo que essa tecnologia possa identificar. Machine Learning é o termo em inglês para a tecnologia conhecida no Brasil como aprendizado de máquina. Essa tecnologia permite que os modelos sejam treinados em conjuntos de dados antes de serem implementados. Um aplicativo ou software com Machine Learning é um tipo de programa que melhora automaticamente e gradualmente com o número de experiências em que ele é colocado para treinar. O aspecto iterativo do aprendizado de máquina é importante porque, quando os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar independentemente. Eles aprendem com computações anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis, passíveis de repetição. Isso não é uma ciência nova – mas uma ciência que está ganhando um novo impulso.

Abordagens de Machine Learning

Técnicas são necessárias para melhorar a precisão dos modelos preditivos. Dependendo da natureza do problema dos negócios em questão, existem diferentes abordagens com base no tipo e no volume dos dados.

• Deep learning (ML / DL): é um método específico de aprendizado de máquina que incorpora redes neurais em camadas sucessivas para aprender com os dados de uma maneira iterativa.Deep learning é especialmente útil quando você está tentando aprender padrões de dados não estruturados. Redes neurais complexas de Deep learning são projetadas para emular como o cérebro humano funciona, para que os computadores possam ser treinados para lidar com abstrações e problemas mal definidos. Redes neurais e deep learning são frequentemente usados em aplicativos de reconhecimento de imagem, fala e visão computacional.
• Aprendizado por reforço: é um modelo de aprendizado comportamental. O algoritmo recebe feedback da análise de dados, orientando o usuário para o melhor resultado. O aprendizado de reforço difere de outros tipos de aprendizado supervisionado, porque o sistema não é treinado com o conjunto de dados de amostra. Em vez disso, o sistema aprende por meio de tentativa e erro. Portanto, uma sequência de decisões bem-sucedidas resultará no processo sendo reforçado, porque resolve melhor o problema em questão.
• Aprendizado de máquina supervisionado: O aprendizado supervisionado geralmente começa com um conjunto estabelecido de dados e um certo entendimento de como esses dados são classificados. O aprendizado supervisionado destina-se a encontrar padrões em dados que possam ser aplicados em um processo analítico. Esses dados rotularam recursos que definem o significado dos dados. Por exemplo, é possível criar um aplicativo de machine learning que distinga entre milhões de animais, com base em imagens e descrições escritas.
• Aprendizado de máquina não supervisionado: O aprendizado não supervisionado é usado quando o problema requer uma grande quantia de dados não rotulados. Por exemplo, aplicativos de mídia social, como Twitter, Instagram e Snapchat, têm grandes quantias de dados não rotulados. Entender o significado por trás desses dados requer algoritmos que classificam os dados com base nos padrões ou clusters encontrados. O aprendizado não supervisionado conduz um processo iterativo, analisando dados sem intervenção humana. É usado com tecnologia de detecção de spam por e-mail. Há muitas variáveis em e-mails legítimos e de spam para um analista marcar um e-mail em massa não solicitado. Em vez disso, os classificadores de machine learning, baseados em cluster e associação, são aplicados para identificar e-mails indesejados.

Por que isso é relevante para sua empresa?

O machine learning oferece valor potencial para as empresas que tentam alavancar grandes volumes de dados e as ajuda a entender melhor as sutis mudanças de comportamento, preferências ou satisfação do cliente. Com ele, é possível alavancar algoritmos e modelos para prever resultados. É importante assegurar que os cientistas de dados que executam o trabalho estejam usando os algoritmos corretos, alimentando os dados mais adequados (que são precisos e limpos) e usando os melhores modelos de desempenho. Tudo isso significa que é possível produzir, rápida e automaticamente, modelos capazes de analisar dados maiores e mais complexos, e entregar resultados mais rápidos e precisos – mesmo em grande escala. E ao construir modelos precisos, uma organização tem mais chances de identificar oportunidades lucrativas – ou de evitar riscos desconhecidos.

Exemplos do seu uso

Muitos recursos tecnológicos que temos hoje só funcionam ou são viáveis por conta da inteligência artificial. Eis alguns exemplos:

® Banco de dados autônomo: com auxílio do machine learning, bancos de dados autônomos lidam de modo automatizado com várias tarefas até então realizadas por um administrador (DBA), permitindo que o profissional cuide de outras atividades e diminuindo o risco de indisponibilidade da aplicação por falha humana;

® Combate a fraudes em sistemas de pagamento: diversas tentativas de fraudes com cartões de crédito e outros meios de pagamentos são geradas a cada segundo no mundo todo; felizmente, o machine learning tem permitido que sistemas de combate a fraudes barrem a maior parte dessas ações;

® Tradução de textos: uma tradução nunca pode ser feita ao pé da letra; é preciso levar em conta contextos, expressões regionais e outros parâmetros. Graças ao machine learning, os tradutores automáticos estão ficando cada vez mais precisos;

® Recomendação de conteúdo: plataformas de streaming de vídeo e áudio usam o machine learning para analisar o histórico de conteúdo reproduzido ou rejeitado pelo usuário para dar a ele recomendações condizentes com os seus gostos.