O que é machine learning?
O machine learning é uma disciplina dentro da inteligência artificial que permite às máquinas aprender e executar análises preditivas baseadas em algoritmos matemáticos. Este campo confere aos computadores a capacidade de identificar padrões em grandes volumes de dados e tomar decisões de forma autônoma, sem a necessidade de intervenção humana.
Os algoritmos de machine learning são ajustados e aprimorados por meio da entrada contínua de dados, permitindo que as máquinas prevejam cenários futuros e executem ações automatizadas. Este processo de aprendizagem se divide em duas categorias principais:
- Aprendizagem supervisionada: os modelos são treinados com dados etiquetados.
- Aprendizagem não supervisionada: busca padrões sem etiquetas pré-determinadas.
Uma das principais vantagens do machine learning é sua capacidade de automatizar tarefas e lidar com grandes quantidades de dados, o que facilita a tomada de decisões com base em dados reais. Por exemplo, você pode diferenciar e-mails de spam, fazer diagnósticos médicos com base em históricos clínicos ou melhorar a segurança dos aeroportos por meio do reconhecimento facial automatizado.
Tipos de machine learning
Embora os dois primeiros sejam os mais comuns, os algoritmos de machine learning são classificados em três categorias:
Aprendizagem supervisionada
Neste caso, os algoritmos são baseados em uma aprendizagem anterior através de um sistema de etiquetas associadas aos dados, que lhes permite tomar decisões ou fazer previsões. Ou seja, as respostas futuras são previstas com base no treinamento do algoritmo usando dados conhecidos do passado. Existem dois métodos:
- Regressão: busca-se prever um valor contínuo com base em um conjunto de variáveis de entrada. Neste caso, é possível prever ou estimar a renda de uma pessoa, os preços de venda de um imóvel, etc.
- Classificação: uma vez fornecida uma quantidade suficiente de dados, pode-se introduzir novos dados, sem etiquetas, com base nos padrões registrados durante o treinamento. Um exemplo claro é determinar a probabilidade de uma mensagem de e-mail ser ou não spam.
Aprendizagem não supervisionada
Na aprendizagem não supervisionada, os algoritmos não têm conhecimento prévio e procuram padrões no caos de dados para organizá-los. Neste caso, o objetivo é identificar estruturas nos dados sem utilizar etiquetas anteriores. Conhecidos como algoritmos de agrupamento ou cluster, agrupam instâncias de dados de acordo com suas variáveis, encontrando padrões e formando agrupamentos. Podem ser de dois tipos, dependendo do seu funcionamento interno:
- Agrupação: são algoritmos iterativos (algoritmos que se caracterizam por serem executados através de ciclos) que começam com uma atribuição preliminar dos dados em grupos e são ajustados de acordo com um critério de otimização.
- Hierárquico: são algoritmos nos quais o número de clusters não é conhecido antecipadamente. Em cada iteração, apenas um objeto muda de grupo e os grupos são aninhados dentro daqueles formados nas iterações anteriores.
Um exemplo de aprendizagem não supervisionada é o realizado em marketing para extrair padrões de dados massivos, através de redes sociais, para criar campanhas publicitárias bem segmentadas.
Aprendizagem por reforço
Neste caso, o objetivo é que o algoritmo aprenda com sua própria experiência. Isto é, que seja capaz de tomar a melhor decisão, em diferentes situações, com base em processos de tentativa e erro, premiando decisões acertadas. Um exemplo claro deste tipo de aprendizagem é a detecção de fraude como anomalia, durante o monitoramento de um data center.
Exemplos reais de aplicações de machine learning
Como as grandes empresas aplicam o machine learning em seus produtos e funções? Estes são alguns exemplos reais:
Tesla: direção autônoma
A Tesla está na vanguarda da direção autônoma, utilizando machine learning para desenvolver seus sistemas de piloto automático. Veículos Tesla coletam dados de sensores em tempo real e utilizam oito câmeras externas, equipados com visão computacional, para melhorar continuamente sua capacidade de reconhecer e responder a diferentes situações de direção. Esta aprendizagem constante permite que os veículos melhorem o seu desempenho e segurança ao longo do tempo.
Segundo Andrej Karpathy, diretor de inteligência artificial da Tesla, a marca se diferencia das demais fabricantes porque desenvolve tudo sozinha. Além disso, todos os carros Tesla colaboram para criar um grande banco de dados usado para treinar essas redes neurais. As redes provavelmente irão melhorar automaticamente devido à grande quantidade de dados que chegam diariamente.
Amazon
A Amazon tem mais de 5.500 engenheiros e cargos técnicos de alto nível na Europa, especializados em machine learning, robótica, software e hardware. A empresa utiliza aprendizado de máquina para otimizar a sua cadeia de abastecimento e logística.
No início, o principal desafio da Amazon era entender melhor o consumidor e oferecer recomendações de compra mais precisas. O objetivo do machine learning é melhorar a forma como as máquinas entendem o que o consumidor escreve e oferecer melhores resultados à medida que mais dados são obtidos.
Agora, algoritmos avançados preveem a demanda de produtos, gerenciam estoques e otimizam rotas de entrega para reduzir custos e melhorar a eficiência. Este aplicativo permitiu que a Amazon oferecesse prazos de entrega mais rápidos e melhor atendimento ao cliente.
Google Fotos
O Google Fotos usa machine learning para organizar e classificar fotos automaticamente. Algoritmos podem reconhecer pessoas, lugares e objetos em imagens, permitindo aos usuários pesquisar fotos específicas com facilidade. Essa tecnologia também permite a criação automática de álbuns (identifica semelhanças entre sua coleção de fotos e as agrupa em álbuns automáticos) e o aprimoramento de fotos por meio de correção de cores e outros ajustes.
Além disso, o Google Fotos é capaz de criar um GIF animado através de uma série de fotografias, criando um momento ou memória que realmente não aconteceu, incluindo molduras que nunca existiram.
Spotify
O Spotify aproveita o machine learning para personalizar playlists para seus usuários. Ele analisa padrões de escuta, gêneros preferidos e comportamentos de cada usuário para criar listas como as “Descobertas da Semana” ou o “Radar de Novidades” (uma playlist personalizada que apresenta novos lançamentos todas as sextas-feiras). Essas recomendações personalizadas mantêm os usuários envolvidos e atentos a novas músicas que atendem aos seus gostos.
Como o Spotify fez isso? A empresa analisa o comportamento do usuário e usa a filtragem colaborativa para fazer recomendações. Embora não permita atribuir pontuações, ele usa feedback implícito, como contagens de faixas e dados de streaming. Compara músicas ouvidas por usuários com gostos semelhantes para sugerir novas músicas. Essa abordagem permite que o machine learning do Spotify recomende músicas que os usuários ainda não ouviram. Assim, os algoritmos do aplicativo ajudam os ouvintes a descobrir novos artistas favoritos.
IBM Watson
Watson é um sistema de inteligência artificial desenvolvido pela IBM que imita funções cognitivas humanas, como redes neurais. Usa ciência de dados e machine learning para superar a velocidade e a eficiência da inteligência humana. Este sistema é baseado em big data e está programado para responder perguntas em linguagem natural e em tempo real, utilizando milhares de fontes pré-carregadas.
O IBM Watson usa machine learning na área médica para ajudar no diagnóstico e tratamento de doenças. Pode analisar grandes volumes de dados médicos e oferecer recomendações baseadas na análise de sintomas, histórico médico e literatura científica. Esta ferramenta é utilizada para melhorar a precisão dos diagnósticos e personalizar os tratamentos dos pacientes.
Conclusões sobre machine learning
O machine learning está transformando o mundo, desde a forma como se interage com a tecnologia até a resolução de problemas em diversos setores. Sua capacidade de analisar dados e aprender padrões de forma autônoma tem potencial ilimitado. Quais aplicações de machine learning mais impressionam você? O que você espera desta disciplina de IA para o futuro? Compartilhe sua opinião nos comentários!
Publicado em 3 de setembro de 2024.
Revisado e validado por Jalusa Lopes, Country Manager da InboundCycle Brasil.
