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sábado, fevereiro 24, 2024

Machine Learning

Machine learning

O que é machine learning?

Machine learning, ou em português, aprendizado de máquina, consiste em uma área da ciência da computação, sendo um subconjunto da inteligência artificial (IA) que desenvolve algoritmos e modelos que permitem que as máquinas possam aprender com os dados, sem precisarem ser programadas. Quando um sistema é dotado de machine learning, ele passa a reconhecer padrões, oferecer respostas e tomar decisões. Na década de 1950, o machine learning começou a ser implementado de maneira simples, apenas para repetir sequências de comandos, mas ele se desenvolveu e já é amplamente utilizado em tarefas, como por exemplo, quando usamos as mídias sociais, compramos produtos online ou mesmo realizamos solicitações para assistentes virtuais, como a Alexa. Ainda assim, o campo tem muito para evoluir, ainda mais com a implementação de outros conceitos e ferramentas como Big Data, Internet das Coisas (IoT) e outras que sequer existem ainda.

Tipos de machine learning

Existem quatro tipos de aprendizado de máquina, sendo que eles se diferenciam pelo tipo da capacidade de aprender da máquina:

  • aprendizado supervisionado – quando as máquinas aprendem a partir de dados rotulados, onde existe uma saída esperada. Isso significa que o programador precisa informar o que é “certo” e o que é “errado” para que o sistema aprenda a fazer comparações e passe a formular respostas baseadas no que aprendeu.
  • aprendizado não-supervisionado – quando as máquinas aprendem a partir de dados não rotulados, ou seja, o sistema identifica sozinho padrões e características que existem em comum nos dados.
  • aprendizado semi-supervisionado – quando as máquinas conseguem aprender usando dados rotulados e não rotulados. Costuma ser usado quando há um custo muito alto para rotular os dados.
  • aprendizado por reforço – quando as máquinas aprendem a partir da experiência, usando a lógica da “tentativa e erro”.

Para que serve o machine learning (aprendizado de máquina)?

O machine learning (ML) pode ser usado para diversas finalidades, em setores variados. Abaixo listamos alguns deles:

  • Reconhecimento de padrões – é possível identificar padrões em dados, como reconhecimento de voz, reconhecimento de imagens e análise de sentimentos. Com isso, os robôs podem vir a substituir os humanos em tarefas como atendimento ao cliente. Ele também é usado em plataformas de streaming para fazer recomendações específicas aos usuários.
  • Previsão – essa tecnologia permite prever eventos futuros, como previsão do tempo, previsão de vendas e previsão de falhas de equipamentos. Na indústria, por exemplo, pode prever demandas futuras baseando-se no histórico de vendas, otimizando também o controle de estoque e a disponibilidade de produtos.
  • Tomada de decisão – com o aprendizado de máquina, as empresas podem se basear em dados históricos e tendências para saber se um investimento é seguro ou mesmo tomar decisões mais eficientes sobre a compra e venda de ações e outros ativos financeiros.
  • Processamento de linguagem natural – por entender e processar linguagem humana, o ML pode realizar ações como tradução automática e criar sistemas de chatbot que compreendem e respondem as perguntas dos usuários.
  • Detecção de fraudes – ele também pode detectar irregularidades e fraudes. Um exemplo são as fraudes em cartões de crédito, uma vez que eles podem verificar padrões anormais em transações, compras em locais incomuns ou em grandes quantidades.

 

Quais os benefícios de usar machine learning?

Seres humanos conseguem realizar tarefas extremamente complexas, mas no mundo informatizado existem tantas informações sendo produzidas a todo momento que é realmente impossível coletar dados e realizar determinadas tarefas na velocidade necessária. Imagine que o intuito seja atuar na prevenção de fraudes de cartão de crédito, por exemplo. Para realizar essa tarefa usando apenas pessoas, seria necessário que as empresas contassem com uma equipe muito grande analisando cada transação e comparando com o histórico do cliente.  Já com o machine learning é possível automatizar essa função e a equipe pode realizar outras tarefas, como entrar em contato com o cliente em casos de detecção da fraude, ou outras atividades intelectuais que envolvam um poder de decisão maior. Vale lembrar, que as máquinas trabalham 24 horas por dia, sem parar. Com isso, é possível processar grandes volumes de dados e informações, além da tecnologia aprender cada vez mais com o tempo, analisando dados cada vez mais complexos com agilidade.

Existe alguma desvantagem no machine learning?

Apesar dos inúmeros benefícios, existem alguns desafios na implementação do machine learning. Para começar, os algoritmos são complexos e difíceis de compreender, demandando um treinamento ou a contratação de profissionais capacitados. Além disso, o desenvolvimento e a manutenção de sistemas de machine learning podem custar caro, principalmente se houver necessidade de contratação ou treinamento da equipe. Outro desafio é a necessidade de grandes quantidades de dados. O algoritmo precisa de muitos dados para serem treinados, além do mais, se eles não forem de qualidade, podem afetar a precisão dos resultados. Por fim, mas não menos importante, os algoritmos aprendem com as informações a que foram apresentados. Se houver informações indesejadas, eles podem refletir as desigualdades existentes na sociedade, como preconceito racial, de gênero, entre outros. É importante que haja uma supervisão e monitoramento contínuo dos algoritmos para garantir que as decisões e previsões sejam justas e precisas, e para identificar e corrigir quaisquer problemas de desempenho ou preconceitos. 

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é uma categoria abrangente que engloba muitas tecnologias diferentes que simulam a inteligência humana, sendo que uma delas é o machine learning (ML). Basicamente, o objetivo do ML é ensinar as máquinas a aprender com os dados sem a interferência direta de seres humanos. Pode-se dizer que todo machine learning é um tipo de IA, mas nem toda inteligência artificial é baseada em machine learning. 

Como aplicar machine learning à minha empresa?

Se você deseja aplicar o ML na sua empresa, é preciso seguir alguns passos básicos. Apesar das aplicações variarem, essas ações podem direcionar as etapas que você pode seguir para realizar essa implementação:

  • Identifique um problema ou oportunidade – para começar, você precisará verificar quais dificuldades ou possibilidades de otimização de processos podem ser resolvidos ou melhorados com o uso de machine learning. Isso pode incluir tarefas como previsão de vendas, detecção de fraudes, classificação de documentos, entre outras.
  • Coleta e preparação de dados – depois de identificar o problema, você precisará coletar e preparar os dados que serão usados para treinar e testar os modelos de machine learning. Isso inclui limpeza e tratamento de dados, normalização, e talvez até mesmo a coleta de novos dados. O dataset, conjunto de dados que será trabalhado, poderá receber dados de diferentes fontes, desde sistemas de gestão empresarial (CRM), até repositório da empresa (data warehouse) ou repositório de dados brutos, estruturados ou não (data lake). 
  • Escolher e treinar modelos – neste ponto, é preciso escolher a técnica de machine learning que será utilizada. Para isso, vale levar em consideração o método mais adequado para o problema ou oportunidade avaliado no primeiro passo. Leve em consideração também qual técnica (aprendizado supervisionado, não supervisionado, ou de reforço) pode usar os dados disponíveis da melhor forma. Escolha um ou mais modelos de machine learning e treine-os usando técnicas e ferramentas apropriadas. 
  • Implementação e monitoramento – depois de treinar o modelo, você precisará implementá-lo em seus sistemas ou processos internos e monitorar o desempenho. Isto inclui definir métricas de desempenho e monitorar o modelo para detectar qualquer problema ou falha.
  • Melhoria contínua – continue a melhorar o modelo com novos dados e ajustes, se necessário, e monitore o desempenho para garantir que ele esteja fornecendo resultados úteis para a sua empresa.

É importante ter uma equipe com conhecimento necessário, além de acesso a ferramentas e tecnologias de machine learning.