O que é Machine Learning?

Nos últimos anos, o termo “Machine Learning” tem se tornado cada vez mais comum, à medida que essa tecnologia vem desempenhando um papel cada vez mais significativo em nossas vidas. Mas o que é exatamente Machine Learning? Neste artigo vamos entender um pouco mais sobre o termo, descobrindo seus conceitos básicos e aplicações.

Por que aprender Machine Learning?

De acordo com o Precedence Research, o mercado de Inteligência Artificial(IA) vem crescendo ano após ano, e projetam um crescimento de aproximadamente 19.1% ao ano de 2023 até 2032.

Atualmente o mercado de IA vale cerca de 103.7 bilhões de dólares(2022) e é estimado que ele chegue a quase 600 bilhões até 2032! Ou seja, se hoje já estamos vendo várias aplicações de IA, nos próximos anos a importância de conhecer essa ferramenta vai aumentar ainda mais.

O Conceito de Machine Learning

Primeiramente, temos que entender que Machine Learning é um subcampo da Inteligência Artificial. Vamos entender a diferença entre os dois conceitos:

Inteligência Artificial

A IA é um campo abrangente da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular o pensamento, a mente ou a inteligência humana. O objetivo é replicar todo o processo de raciocínio, aprendizado e tomada de decisões de um ser humano, embora esse objetivo ainda esteja longe de ser completamente alcançado.

Machine Learning

O Machine Learning, por outro lado, tem uma abordagem mais específica e prática. Ele se concentra em se tornar exímio em tarefas bem definidas, como identificar fraudes, prever preços de automóveis, agrupar animais em categorias como gatos e cachorros, entre muitas outras. Para cada uma dessas tarefas, é desenvolvido um algoritmo de Machine Learning treinado especificamente. Esse aprendizado ocorre através da análise de dados passados, permitindo que o algoritmo melhore seu desempenho com base em experiências anteriores.

No canal da ComunidadeDS no Youtube, temos um vídeo explicando exatamente essa diferença:

Aplicações de Machine Learning

Há uma ampla variedade de aplicações em diferentes setores, aqui estão algumas:

• Já ouviu falar dos carros da Tesla que dirigem sozinhos? É um exemplo de uma variedade de técnicas de machine learning, como a identificação de imagens. Isso torna nossas vidas mais convenientes e também aumenta a segurança nas estradas, permitindo que os carros identifiquem obstáculos, pedestres e outros veículos.
• Recomendações do Youtube/Instagram/TikTok: Lembra quando você viu um vídeo sobre gatos e depois começaram a aparecer mais vídeos semelhantes? Aí está outro exemplo, chamados de algoritmos de recomendação. Ele torna a experiência de consumo do conteúdo mais envolvente. As pessoas descobrem novos interesses graças a esses algoritmos de recomendação.
• O famoso ChatGPT: É capaz de identificar e gerar textos de forma semelhante ao que os humanos fazem. Isso pode ajudar a obter respostas mais rápidas e precisas, economizando tempo e esforço
• Detecção de Fraudes: Já aconteceu de o banco te ligar ou cancelar automaticamente uma compra suspeita no seu cartão? Provavelmente tinha uma modelo de Machine Learning por trás que foi capaz de identificar a atividade suspeita e agir antecipadamente, evitando prejuízos financeiros!

Caso tenha interesse, nesse vídeo falo sobre vários cases de sucesso utilizando Machine Learning e Ciência de Dados:

Como funciona o Machine Learning?

Aqui está uma visão simplificada do processo de Machine Learning:

1. Coleta de Dados: O primeiro passo é reunir um conjunto de dados relevantes para o problema em questão. Esses dados podem ser informações sobre vendas passadas, registros médicos, imagens, texto, ou qualquer outro tipo de informação que seja relevante para a tarefa.
2. Pré-processamento de Dados: Os dados brutos geralmente precisam ser limpos, normalizados e preparados para análise. Muitos modelos de Machine Learning só conseguem lidar com números, por exemplo, então temos que deixar nossos dados da forma que eles consigam entender.
3. Escolha do Modelo: Em seguida, seleciona-se um algoritmo de Machine Learning apropriado com base na natureza do problema. Algoritmos populares incluem regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e muitos outros.
4. Treinamento do Modelo: É aqui que a “mágica acontece”. O algoritmo é alimentado com os dados de treinamento, permitindo que o modelo aprenda a partir desses exemplos. Durante o treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros para fazer previsões mais precisas.
5. Teste e Avaliação: Após o treinamento, o modelo é testado com dados que não foram usados durante o treinamento para avaliar sua precisão e desempenho.
6. Implantação e Uso em Produção: Se o modelo atender aos requisitos, ele pode ser implantado para fazer previsões em situações do mundo real.

Temos um vídeo na ComunidadeDS em que eu mostro as principais ferramentas e habilidades que você precisa aprender para começar no Machine Learning:

Tipos de Modelos de Machine Learning

O Machine Learning pode ser dividido em três principais tipos, cada um com suas próprias características e aplicações específicas. Esses tipos são:

1. Aprendizado Supervisionado

O Aprendizado Supervisionado é o tipo mais comum de Machine Learning, onde rotulamos nossos dados para que o modelo possa aprender com base nesses rótulos. A detecção de fraudes é um excelente exemplo desse tipo de aprendizado, pois especificamos para o modelo o que queremos identificar, que é a fraude.

2. Aprendizado Não Supervisionado

No Aprendizado Não Supervisionado, não rotulamos nossos dados, e o modelo precisa encontrar estruturas ou padrões nos dados por conta própria. O Aprendizado Não Supervisionado é frequentemente usado em tarefas de segmentação de dados, como o agrupamento de clientes com base em seu comportamento de compra.

Nesse vídeo você pode aprender mais detalhadamente a diferença entre o Supervisionado e Não Supervisionado:

3. Aprendizado por Reforço

O Aprendizado por Reforço é um tipo de Machine Learning em que os algoritmos aprendem por meio de recompensas e penalidades. Eles interagem com o ambiente baseado no nosso objetivo, incluímos uma série de comportamentos como ruim(penalidade) e outra séria como bons(recompensa) e ele ajustará seus parâmetros dessa forma. Esse tipo de aprendizado é amplamente aplicado em jogos, robótica, sistemas de controle e otimização de recursos, como alocação de anúncios em marketing online.

Conclusão

O Machine Learning é uma tecnologia que está moldando nosso mundo de maneiras inovadoras, não é apenas uma tecnologia do futuro, mas sim uma ferramenta essencial que já está transformando a maneira como vivemos, trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. À medida que as máquinas continuam a aprender e aprimorar suas habilidades, podemos esperar ver avanços cada vez mais significativos em diversos campos. Este artigo é apenas um ponto de partida para entender o que é o Machine Learning, e há muito mais a explorar nesse campo da tecnologia.