Com certeza você já deve ter ouvido falar em aprendizagem de máquina (ou machine learning em inglês). Este é um ramo de inteligência artificial que permite que sistemas aprendam com dados sem serem explicados ou programados. Neste post vamos conversar sobre estes algoritmos, como funcionam e os tipos de aprendizagem de máquina.

A aprendizagem de máquina depende de algoritmos para informar quais ações serão tomadas e, então, produzir uma função de inferência. Muitos acreditam que no futuro, sistemas serão capazes de alcançar o verdadeiro autoconhecimento e operar independentemente. Apesar de suspeitar disso, talvez seja verdade. Mas, por enquanto, humanos e dados continuam a desempenhar um papel crítico na formação de previsões de máquinas.

Existem dois métodos principais para guiar o modelo de aprendizagem de máquina: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. Dependendo dos dados disponíveis e das perguntas a serem respondidas, o algoritmo será treinado para gerar um resultado usando um desses métodos.

Aprendizagem Supervisionada

As técnicas de aprendizado supervisionado são as mais comuns. Neste caso, o uso de aprendizado de máquina lidam com tarefas diretas, sendo simples e fáceis de implementar. Os dados são rotulados com a resposta que o algoritmo deveria alcançar. O que ajuda a máquina a identificar padrões no futuro, diferenciar dados ou fazer previsões.

O aprendizado supervisionado é ideal para problemas em que existem pontos de referência. Ou seja, quando já se conhece a resposta esperada. Por exemplo, se você quiser prever se vai chover em um determinado dia, pode usar dados históricos do clima. Nesse caso, você alimenta o algoritmo com esses dados e informa o resultado esperado (se choveu ou não). Isso permitirá que o modelo aprenda a fazer previsões semelhantes no futuro. Isso é possível porque você já possui tanto os dados de entrada quanto as respostas corretas.

Usamos aprendizagem supervisionada para ensinar a nós mesmos ou a outras pessoas uma nova tarefa. Seria como começar dando um teste com uma chave de resposta. Uma vez que a técnica é ensinada, ela pode ser aplicada a processos e informações similares.

Categorias de Algoritmos em Aprendizagem Supervisionada

O aprendizado supervisionado é classificado em duas categorias de algoritmos:

  • Classificação: Um problema de classificação existe quando a variável de saída é uma categoria específica.
  • Regressão: Um problema de regressão existe quando a variável de saída for um valor real que flutua, como dólar, peso ou medidas.

Essa abordagem é bastante direta, já que os dados rotulados indicam a resposta que o algoritmo deve aprender, facilitando a identificação de padrões e a realização de previsões.

Aprendizagem Não Supervisionada

Diferentemente da técnica anterior, na aprendizagem não supervisionada, o dado é fornecido sem instruções explícitas sobre o que fazer com ele.

Então, nesse caso, a máquina é basicamente quem tem que aprender sozinha. Nessa técnica, o modelo de aprendizagem de máquina aprende organicamente. Em vez de receber um conjunto de dados com instruções explícitas, o algoritmo tenta automaticamente, encontrar a estrutura nos dados através da análise e interpretação.

A aprendizagem não supervisionada é útil em situações em que a análise ou a pergunta não tem uma única resposta ou há mais de uma resposta. O modelo de aprendizagem não supervisionada pode ser classificado em quatro categorias de algoritmos, que agrupam dados com base em similaridades ou em relações entre variáveis.

Clustering: agrupa dados e funções que são semelhantes.

Associados: Ao revisar atributos-chave nos dados, um modelo de aprendizagem não supervisionada pode prever outros atributos com os quais eles estão comumente associados.

Detecção de anomalias: É usado para chamar a atenção para outliers de dados. Por exemplo, bancos detectam fraudes procurando por padrões de compras incomuns. Como um cartão sendo usado em duas localizações diferentes no mesmo dia, o que leva o banco a notar e investigar a atividade.

Autoencoder: Um autoencoder recebe dados de entrada, os comprime em um código de menor dimensão e, em seguida, tenta reconstruir a entrada original a partir desse código. Em algumas variações, como os autoencoders com ruído (denoising autoencoders), adiciona-se ruído aos dados de entrada para que o modelo aprenda representações mais robustas e consiga reconstruir os dados originais com maior precisão.

Métodos Híbridos: Aprendizagem Semi Supervisionada

Esse método combina aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Ele funciona quando parte dos dados está rotulada, mas outra parte não. O modelo usa os rótulos disponíveis para aprender e, ao mesmo tempo, tenta entender melhor os dados não rotulados. É uma abordagem útil quando os dados estão incompletos ou parcialmente anotados.

Aprendizagem por Reforço

Esse método usa recompensas e feedback para aprender a melhor forma de executar uma tarefa. É comum no treinamento de robôs com inteligência artificial ou em jogos, onde o sistema ganha pontos ou recompensas ao completar objetivos.

Outros Métodos e Técnicas Complementares

Outros métodos menos comuns para aprendizagem de máquinas estão começando a se tornar mais frequentes, talvez porque vivemos e trabalhamos em uma cultura constrangida no tempo e, frequentemente, dirigida a recompensas.

Conclusão

A escolha do método certo depende do tipo de dado que você tem e do que quer responder. Se os dados são bem organizados e rotulados, a aprendizagem supervisionada costuma ser a melhor opção.

Mas se a ideia é explorar padrões sem saber exatamente o que procurar, a aprendizagem não supervisionada é a mais indicada. Quando só parte dos dados está rotulada, entra a aprendizagem semi supervisionada. E se o objetivo é aprender por tentativa e erro, com base em recompensas, a aprendizagem por reforço pode ser a ideal.

Esperamos que este post tenha ajudado a entender melhor os principais tipos de aprendizagem de máquina. Se você está começando na área ou quer explorar novas possibilidades, testar diferentes abordagens pode te levar à solução ideal para o seu problema.