O Machine Learning é uma tecnologia que permite que os computadores tenham a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio associações de diversos tipos de dados diferentes, os quais podem ser imagens, números, palavras, entre outros dados que essa tecnologia possa identificar. Machine Learning é o termo em inglês para a tecnologia conhecida no Brasil como aprendizado de máquina.
O funcionamento dos algoritmos de Machine Learning
Quando se desenvolve um sistema de aprendizado de máquina, a estrutura utilizada na programação é diferente da programação de software tradicional. No método tradicional se cria um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir do processamento dos dados introduzidos.
Já os algoritmos de Machine Learning são criados a partir dos dados que serão analisados e as as respostas (ou resultados) que se esperam dessa análise, no final do processo o sistema cria as próprias regras ou perguntas.
Aprendizado de Máquina Iterativo
A tecnologia Machine Learning 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.
Nessa primeira etapa o treinamento é assistido. O processo iterativo leva à uma melhoria nos tipos de associações feitas entre elementos e dados, os quais são apresentados em uma grande quantidade. Devido a essa grande quantidade de dados que serão analisados, os padrões e associações feitas somente por observação humana poderiam resultar ineficientes, em caso de que sejam feitas sem um suporte das tecnologias Machine Learning.
Após o treinamento inicial de um aplicativo ou software de Machine Learning ele poderá ser usado em tempo real para aprender sozinho com os dados apresentando maior precisão nos resultados com o passar do tempo.
Como Big Data e Machine Learning se associam?
Para trabalhar com o sistema de aprendizado de máquina é necessário utilizar um certo conjunto de dados.
O Big Data permite que os dados sejam virtualizados para que possam ser armazenados da maneira mais eficiente e econômica, seja on premises ou na cloud. Além da eficiência, o Big Data também auxilia na melhoria da velocidade e confiabilidade da rede, removendo outras limitações físicas associadas ao gerenciamento de dados em grande quantidade.
Apesar das vantagens oferecidas no processo, uma empresa não necessita ter Big Data para trabalhar com Machine Learning.
Entenda mais:
Usando machine learning para negócios
Ajustando às necessidades empresariais
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. Os líderes de negócios estão começando a perceber que muitas coisas que acontecem em suas empresas e indústrias não podem ser compreendidas por meio de uma consulta. Não são as perguntas que você conhece, são os padrões ocultos e anomalias enterradas nos dados que podem ajudá-lo ou prejudicá-lo.
A vantagem do machine learning é que 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. Se todos esses elementos se unirem, será possível treinar continuamente o modelo e aprender com os resultados por meio dos dados. A automação desse processo de modelagem, o treinamento do modelo e o teste levam a previsões precisas para suportar mudanças nos negócios.
Machine Learning mais a fundo
Abordagens de Machine Learning
Técnicas de machine learning 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. Nesta seção, discutimos as categorias de machine learning.
Deep learning (ML / DL)
Deep learning 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
O 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 quantidade 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.
Fonte: https://www.ibm.com/br-pt/analytics/machine-learning
De: IBM Brasil
