O que é Machine Learning: conheça essa tecnologia revolucionária!


Machine learning é um campo de estudo com algorítimos e técnicas que são revolucionárias, estando cada vez mais presente no mundo moderno. Essencial para o avanço das tecnologias e a maneira como diversos serviços e produtos são elaborados, da pesquisa científica até a indústria, o machine learning é produto da inteligência artificial, que revolucionou (e revoluciona) os paradigmas do século XXI.


A Pix Force não apenas reconhece a importância do machine learning, como o aplica em seus produtos, visando solucionar diversos problemas e necessidades da indústria. Mas o que é machine learning? Como ele funciona e quais métodos apresenta? Isso é o que vamos te explicar aqui. Boa leitura!


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Qual o significado de machine learning?

Podemos traduzir machine learning como “aprendizado de máquina”, que serve como um conceito base para entender seu funcionamento. É um ramo da inteligência artificial (IA) e das ciências computacionais que foca no uso de dados e algoritmos para imitar a forma como os humanos aprendem, aumentando sua precisão. Daí o termo “learning”, do verbo inglês “learn” (aprender).


Neste caso, o machine learning é um componente vital no campo das ciências de dados, e suas contribuições são significativas e centrais nessa área. Através do uso de métodos estatísticos, ocorre o treinamento de algoritmos, visando fazer classificações e previsões.


Isso é importante para a mineração de dados, que é, basicamente, um processo automatizado de processar dados que não conseguimos ver a olho nu. A mineração de dados busca por correlações, anomalias e padrões em conjuntos grandes de dados, com o objetivo de prever resultados. Com a tendência de cada vez mais dados aumentando, a demanda do mercado por cientistas de dados também cresce.


Da mesma forma, espera-se que tecnologias com machine learning se apresentem no mercado, uma vez que são elas que terão as ferramentas para solucionar problemas diversos da indústria — algo que a Pix Force faz no seu dia-a-dia na produção de tecnologia que envolve a visão computacional.

Como machine learning funciona?

O conceito básico é usar o aprendizado estatístico e métodos de otimização para permitir que um computador possa fazer análises de bases de dados, identificando padrões.


Assim, técnicas de machine learning uma análise exploratória de dados para identificar tendências recorrentes. Isso, por sua vez, fornece informações úteis para projetos, modelos e processos futuros envolvendo o machine learning.


É possível dividir o processo em três partes:


  • Processo de decisão: é o uso dos algoritmos presentes no machine learning para fazer classificações ou previsões. Assim, com base em dados que são inseridos, sendo eles rotulados ou não, o algoritmo é capaz de produzir uma estimativa acerca dos padrões vistos nos dados.

  • Função de erro: essa função serve para avaliar a capacidade de previsão do modelo. Se há outros exemplos, a função de erro pode fazer comparações, assim descobrindo a precisão do modelo em questão. Por exemplo, se o processo de decisão entendeu as informações corretamente.

  • Processo de otimização do modelo: se o processo de decisão comete erros, a otimização do modelo serve para solucioná-los. Assim, o algoritmo analisa onde os erros aconteceram, e então atualiza o modo como o processo de decisão é feito. Dessa maneira, os próximos erros serão menos significativos.

Ou seja, a máquina aprende por tentativa e erro, imitando o que acontece conosco. Por exemplo, ela chuta a resposta, vê o quanto ela errou e depois se adapta e tenta de novo!


Desta forma, o machine learning pode ter aplicação em diferentes tipos de produtos ou serviços, tais como:


  • No sistema financeiro, dados podem ajudar na identificação de tendências de investimento para contribuir com a tomada de decisão dos investidores;

  • Na área governamental e corporativa, o machine learning ajudar a identificar maneiras de economizar custos;

  • No comércio, o machine learning pode ser aplicado para a empresa entender melhor seus clientes e personalizar seus produtos;

  • Combate à fraude: o aprendizado de máquina pode ajudar as organizações a combater as perdas por fraude, utilizando dados e fazendo análises.

Quais os métodos de machine learning?

Existem três categorias primárias de “aprendizado de máquina”: machine learning supervisionado, machine learning não supervisionado e machine learning semi-supervisionado. Vamos analisar cada um desses conceitos.


Machine learning supervisionado


Esse tipo faz uso de bases de dados rotuladas (ou classificadas) para treinar algoritmos na classificação de dados, ou na previsão de resultados com precisão. Os dados que usa já são compreendidos em alguma escala, e dentro de um conjunto que já foi estabelecido.


À medida que os dados são inseridos no modelo, ele se ajusta até que as informações se encaixem corretamente no processo. Isso ocorre como parte do processo de validação cruzada, para evitar problemas de ajustes insuficientes ou excesso de dados.


Desta forma, o Machine learning supervisionado está presente em diversas soluções humanas para questões do cotidiano, como ao classificar o spam de mensagens em outra pasta, separada do resto. Além disso, ele é usado em redes neurais, regressão logística, regressão linear, entre outras áreas.


Machine learning não supervisionado


Nesse caso, os algoritmos são usados para análise e agrupamento de dados que ainda não foram inseridos em algum tipo de conjunto ou classificação. Os algoritmos então descobrem padrões escondidos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.


Sua habilidade de desvendar semelhanças e diferenças nas informações que encontra o tornam a solução ideal para análise exploratória de dados, estratégias de vendas cruzadas, segmentação de clientes, bem como reconhecimento de padrões e imagens.


Esse tipo também é usado para reduzir o número de fatores num modelo, através do processo de redução de dimensionalidade. Outros algoritmos usados no machine learning não supervisionado incluem redes neurais, métodos de agrupamento probabilísticos, entre outros.


Machine learning semi-supervisionado


Como diz o nome, é um meio-termo entre os outros dois. Durante o treinamento, ele usa uma pequena porção de dados já rotulados para guiar seu processo de classificação, com o resto da composição sendo extraída de um conjunto de dados maior e que ainda não foi rotulado.


Esse tipo de machine learning pode solucionar o problema de não ter uma quantidade suficiente de dados já classificados para treinar um algoritmo de aprendizagem supervisionada.


Para que serve o machine learning e qual sua importância?


Tanto o machine learning como a mineração de dados são ferramentas cruciais no processo de compreender melhor as informações de bases de dados de grande quantidade, algo cada vez mais presente em empresas, indústrias e áreas de pesquisa. E isso se deve, principalmente, a duas razões básicas:


  • A escala dos dados: as empresas se veem diante um volume massivo de dados, que variam entre si, e que precisam de um processamento. Modelos que podem ser programados para processar esses dados por si mesmo, determinar conclusões e identificar padrões, portanto, são inestimáveis.

  • Descobertas inesperadas: como os algoritmos de machine learning se atualizam de maneira autônoma, a precisão analítica melhora a cada vez que ele faz um processamento. Isso porque ele ensina a si mesmo de acordo com a base de dados que está analisando.


Por isso, uma das principais funções do machine learning ou aprendizado de máquina é ir além da coleta de dados. Essa tecnologia tem como característica a produção e a eficiência no uso dos dados adquiridos, de forma que a própria análise seja feita com menor intervenção humana.


Isso significa que a própria inteligência de máquina permite que dados complexos e maiores sejam processados ​​e analisados ​​juntamente com os resultados desejados. Dentre as possibilidades, é possível:


  • Determinar tendências de clientes

  • Detectar problemas e fraudes

  • Analisar tendências de compra e outros objetivos principais.


Desta maneira, o machine learning quando aplicado ao mundo dos negócios e da indústria, os benefícios são muitos, uma vez que é possível fazer melhor uso dos dados. Além disso, o machine learning ajuda a sua empresa a acompanhar as tendências do mercado, maximizando as oportunidades de negócios.


Diante disso, a Pix Force reconhece a importância do machine learning para as empresas e indústrias, tendo isso em mente quando cria os produtos que podem solucionar possíveis problemas. O que você achou deste texto? Se interessou pelo assunto? Pix Force quer ajudar você. Entre em contato com a gente!