O termo “Machine Learning” foi cunhado em 1959 por Arthur Samuel, um engenheiro do MIT pioneiro em inteligência artificial. Para ele, o conceito de ML envolvia dar a um computador a habilidade de aprender sem que o mesmo fosse programado para isso.
Hoje, essa tecnologia tem sido utilizada de forma especialmente vantajosa (e muitas vezes lucrativa) por diversas empresas, como e-commerces para recomendar produtos, empresas financeiras para detectar fraudes, aplicativos de navegação para traçar os melhores caminhos, entre muitas outras aplicações.
Do ChatGPT até o feed das nossas redes sociais, estamos praticamente o tempo todo expostos à algum algoritmo de Machine Learning. Nesse artigo vamos te explicar como essa tecnologia funciona, onde pode ser aplicada e exemplos práticos.
O que é Machine Learning?
Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, é um ramo da inteligência artificial onde são criados algoritmos que aprendem a partir de dados históricos e identificam padrões, gerando assim dados preditivos sobre a área analisada.
Os algoritmos do Machine Learning são programados para ter o mínimo de intervenção humana possível, pois a intenção é que a inteligência seja treinável e não necessite de instruções específicas para aprender novas habilidades. Esses algoritmos melhoram suas previsões e respostas conforme entram em contato com novos dados, aumentando gradualmente sua assertividade.
Machine Learning vs Inteligência Artificial
Apesar de serem termos frequentemente usados de forma análoga, Machine Learning e Inteligência Artificial são coisas diferentes.
A Inteligência Artificial, ou IA, é um termo geral que engloba as tecnologias capazes de imitar a capacidade humana de aprender, raciocinar, manipular objetos, entre outras habilidades cognitivas.
O Machine Learning é, portanto, um subcampo da inteligência artificial, focado em aprender com os dados consumidos e criar conexões entre eles, entregando resultados preditivos e recomendações assertivas.
Machine Learning vs Deep Learning
O Deep Learning, é outro subcampo da Inteligência Artificial que também aprende a partir de dados, contudo com um nível de complexidade ainda maior.
Enquanto Machine Learning pode prever resultados a partir de tendências encontradas nos dados, o Deep Learning simula redes neurais como as de um cérebro humano. Sendo assim, além de aprender, esse tipo de inteligência artificial consegue também tomar decisões inteligentes.
O Deep Learning é construído em camadas, e tem ainda a capacidade de analisar dados em tempo real. Encontramos vários exemplos disso no nosso dia-a-dia, como legendas automáticas em vídeos do YouTube, reconhecimento facial em celulares, e até mesmo em carros inteligentes.
Como funciona o Machine Learning?
Imagine que você está tentando ensinar a uma criança a diferenciar gatos e cachorros. Você poderia mostrar a ela várias fotos de gatos e cachorros e, depois de um tempo, a criança começará a identificar os gatos e cachorros por conta própria, reconhecendo padrões, como o formato do focinho, a pelagem ou o tamanho.
O aprendizado de máquina funciona de maneira bem parecida com o exemplo acima.
Primeiro, você fornece ao computador muitos exemplos, que nesse caso seriam muitas fotos de gatos e cachorros. Com o tempo, o computador, através de um algoritmo de ML, começará a identificar os padrões que distinguem um gato de um cachorro.
Depois de aprender com esses exemplos, se dermos uma nova foto de um gato ou cachorro que o computador nunca viu, ele poderá identificar corretamente se é um gato ou cachorro.
As 3 técnicas de Machine Learning
Existem três principais técnicas utilizadas na hora de definir um modelo de ML: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.
Aprendizado Supervisionado
Como o nome sugere, esse tipo de aprendizado funciona sob a “supervisão” de um guia, semelhante a um aluno aprendendo um novo conceito com a ajuda de um professor. Atualmente esse é o modelo de aprendizado mais utilizado nos projetos aqui da beAnalytic.
Neste contexto, o “professor” é um conjunto de dados que já contém as “respostas corretas”, ou seja, os dados de entrada já rotulados com seus respectivos resultados. No aprendizado supervisionado, o computador funciona de forma semelhante, aprendendo com exemplos já rotulados.
Por exemplo, se você quer que a máquina aprenda a identificar maçãs, você mostra a ela muitas fotos de maçãs (dados de entrada) e diz a ela: “Essas são maçãs” (rótulos). Com tempo e muitos exemplos, a máquina será capaz de identificar maçãs por conta própria em novas imagens.
Aprendizado Não Supervisionado
Nesse caso, o computador é como um explorador. Não temos nenhum rótulo ou informação prévia sobre os dados, apenas um monte de informações e o computador precisa encontrar padrões ou agrupamentos por conta própria.
Por exemplo, você dá ao computador muitas fotos de frutas diferentes sem lhes dizer quais são e o computador organiza essas frutas em grupos diferentes com base em suas características, como cor, tamanho ou formato.
Aprendizado por Reforço
Nesse tipo de aprendizado, o computador é como um jogador de videogame, tentando alcançar um objetivo e aprendendo com seus erros e acertos.
Por exemplo, se o objetivo é vencer um jogo de xadrez, a máquina vai jogar muitas vezes, aprendendo a cada jogada. Se uma jogada resultar em perda, a máquina saberá que aquela não foi uma boa jogada.
Se uma jogada resultar em vitória, a máquina irá aprender que aquela é uma jogada a ser repetida. Portanto, a máquina está constantemente aprendendo e ajustando seu comportamento com base em recompensas e punições.
Aplicações e exemplos de Machine Learning
A aprendizagem de máquina é muito versátil e pode auxiliar qualquer área que necessite de previsão e modelagem de tendências, reconhecimento de imagem ou de dados e também a recomendação de produtos ou informações. Além disso, também é uma ferramenta poderosa no processamento de linguagem natural, permitindo aplicações como tradução automática e chatbots.
- Previsão e Modelagem de Tendências: o ML pode ser usado para analisar grandes volumes de dados e prever futuras tendências ou comportamentos. Isso é particularmente útil no setor de finanças (previsão de preços de ações), meteorologia (previsão do tempo), e saúde (previsão do surto de doenças).
- Reconhecimento de Imagem: o ML tem a capacidade de reconhecer imagens e classificá-las com base em características específicas. Isso tem aplicações em áreas como diagnóstico médico (identificando doenças a partir de imagens médicas), segurança (reconhecimento facial para autenticação) e veículos autônomos (identificando objetos e sinais de trânsito).
- Reconhecimento de Voz: assistentes de voz usam Machine Learning para entender e responder aos comandos de voz dos usuários.
- Detecção de Fraudes: o ML pode identificar padrões suspeitos em grandes volumes de transações, tornando-o uma ferramenta valiosa para a detecção de fraudes em setores como finanças e cibersegurança.
- Personalização e recomendação: o ML pode ajudar a personalizar a experiência do usuário, desde recomendar produtos em sites de comércio eletrônico até sugerir músicas em serviços de streaming, com base no comportamento anterior do usuário.
- Processamento de Linguagem Natural: o ML é usado para entender e gerar texto, permitindo aplicações como tradução automática, chatbots e análise de sentimentos.
- Otimização de Operações: no setor de logística e manufatura, o ML pode ser usado para otimizar a programação e a alocação de recursos, melhorar a eficiência e reduzir custos.
Exemplos
1. Saúde e Medicina
No setor de saúde, a aprendizagem de máquina tem sido utilizada para identificar doenças com maior precisão e rapidez.
Por exemplo, algoritmos de aprendizagem de máquina podem ser treinados para detectar sinais de câncer em imagens médicas, como raios-X e tomografias computadorizadas.
Além disso, esses algoritmos podem ajudar na previsão de riscos de saúde, analisando registros médicos de pacientes para identificar padrões e tendências.
2. E-commerce e Marketing
Um exemplo comum é a função “recomendação de produtos” em sites de e-commerce. Ao analisar os hábitos de compra e navegação dos usuários, algoritmos de aprendizagem de máquina podem sugerir produtos que os usuários provavelmente estarão interessados.
3. Finanças
No setor financeiro, o Machine Learning tem sido empregado para prever movimentos de mercado e detectar fraudes.
Algoritmos são capazes de analisar grandes volumes de transações em tempo real, aprendendo a reconhecer padrões de comportamento fraudulento.
4. Veículos Autônomos
A aprendizagem de máquina é uma tecnologia chave para o desenvolvimento de veículos autônomos. Esses veículos são treinados usando algoritmos de aprendizagem de máquina para reconhecer objetos, interpretar sinais de trânsito e fazer previsões seguras sobre o comportamento de outros motoristas e pedestres.
5. Reconhecimento de Voz
O ML também está por trás dos assistentes de voz, como Siri, Alexa e Google Assistant.
O algoritmo é treinado a partir de milhares de horas de áudios, criando um mapeamento que liga esses sons a determinados fonemas. Esses sistemas usam a aprendizagem de máquina para entender e responder aos comandos de voz dos usuários, tornando a interação com dispositivos digitais mais fácil e conveniente.
Leia mais:
• Machine Learning: como aplicar em empresas + cases de uso
• 5 exemplos de Machine Learning na prática
Perguntas frequentes
O Machine Learning pode aprender sozinho sem intervenção humana?
Não completamente. Embora os algoritmos sejam projetados para aprender a partir dos dados, eles ainda precisam de configuração inicial, curadoria de dados e ajustes para melhorar a performance.
O Machine Learning pode substituir profissionais humanos?
Não exatamente. O ML pode automatizar tarefas repetitivas e melhorar a eficiência, mas ainda requer supervisão humana para interpretação de resultados, ajustes e tomada de decisões estratégicas.
Machine Learning pode ser usado para prever eventos futuros com 100% de precisão?
Não. Nenhum modelo de ML é infalível, pois trabalha com probabilidades e padrões dos dados históricos, mas pode fornecer previsões altamente precisas dependendo da qualidade dos dados e do modelo utilizado.
