O que é Machine Learning?

A ciência de treinar computadores para analisar e aprender com os dados, da maneira como fazem os seres humanos.

O que é o aprendizado de máquina e como ele funciona?

ML (Machine Learning) é um processo que usa modelos matemáticos de dados para ajudar um computador a aprender sozinho, sem receber instruções diretas. Ele é considerado um subconjunto da IA (inteligência artificial). O aprendizado de máquina usa algoritmos para identificar padrões nos dados, e esses padrões são usados para criar um modelo de dados capaz de fazer previsões. Com o aumento do volume de dados e de experiências, os resultados do Machine Learning tornam-se mais precisos – a prática leva à perfeição.

A adaptabilidade do Machine Learning faz com que ele seja uma ótima opção em cenários nos quais temos dados dinâmicos, a natureza da solicitação/tarefa está sempre mudando ou a codificação de uma solução seria impossível.

Como o aprendizado de máquina está relacionado à IA

O aprendizado de máquina é considerado um subconjunto da IA. Um computador "inteligente" pensa como um ser humano e executa tarefas por conta própria. Uma maneira de treinar um computador para imitar o raciocínio humano é por meio de uma rede neural, que é uma série de algoritmos modelados com base no cérebro humano.

Como o aprendizado de máquina se relaciona à análise preditiva

Embora o aprendizado de máquina seja um tipo de análise preditiva, uma nuance notável é que o aprendizado de máquina é significativamente mais fácil de implementar com atualização em tempo real à medida que ele obtém mais dados. A análise preditiva geralmente funciona com um conjunto de dados estático, devendo ser atualizada periodicamente.

Como o aprendizado de máquina se relaciona ao aprendizado profundo

O aprendizado profundo é uma forma especializada de aprendizado de máquina que usa NN (redes neurais) para fornecer respostas. Com capacidade de determinar a precisão por conta própria, o aprendizado profundo classifica as informações de forma similar ao cérebro humano, viabilizando alguns dos recursos de IA mais parecidos com os seres humanos.

Os benefícios do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina pode ser aplicado de muitas maneiras distintas, e as possibilidades estão em constante expansão. Aqui estão alguns dos principais benefícios que as empresas já observaram:

Descobrir insights

O aprendizado de máquina pode ajudar a identificar um padrão ou uma estrutura dentro de dados estruturados e não estruturados, permitindo identificar a história que os dados estão contando.

Melhorar a integridade dos dados

O aprendizado de máquina é excelente na mineração de dados e pode levá-la um passo adiante, melhorando suas capacidades ao longo do tempo.

Aprimorar a experiência do usuário

Interfaces adaptáveis, conteúdo direcionado, chatbots e assistentes virtuais habilitados por voz são alguns exemplos de como o aprendizado de máquina pode ajudar a otimizar a experiência do cliente.

Reduzir o risco

À medida que as táticas de fraudes mudam constantemente, o aprendizado de máquina evolui para acompanhar esse ritmo – monitorando e identificando novos padrões a fim de detectar tentativas de fraude antes que elas sejam bem-sucedidas.

Prever o comportamento do cliente

O aprendizado de máquina pode explorar dados relacionados ao cliente a fim de ajudar a identificar padrões e comportamentos, permitindo que você otimize as recomendações de produto e forneça a melhor experiência de cliente possível.

Reduza os custos

O aprendizado de máquina pode habilitar uma automação de processo significativa, liberando tempo e recursos e permitindo que sua equipe se concentre no que mais importa.

Técnicas do aprendizado de máquina

Há três técnicas principais que as pessoas usam no aprendizado de máquina:

Aprendizado supervisionado

Com o endereçamento de conjuntos de dados com rótulos ou estrutura, os dados agem como um professor e "treinam" o computador, aumentando sua capacidade de fazer uma previsão ou tomar uma decisão.

Aprendizado não supervisionado

Endereçamento de conjuntos de dados sem nenhum rótulo ou estrutura, localizando padrões e relações por meio do agrupamento dos dados em clusters.

Aprendizado de reforço

Substituindo o operador humano, um agente – programa de computador que opera em nome de alguém ou alguma coisa – ajuda a determinar o resultado com base em um loop de comentários.

Como o aprendizado de máquina resolve problemas

Aqui está uma visão geral das fases envolvidas ao usar o aprendizado de máquina para resolver problemas:

Etapa 1: Coletar e preparar os dados

Depois que as fontes de dados são identificadas, os dados disponíveis são compilados. O tipo de dado que você tem pode ajudar a informar quais algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados. À medida que você examina seus dados, as anomalias são identificadas, a estrutura é desenvolvida e os problemas de integridade dos dados são resolvidos.

Etapa 2: Treinar o modelo

Os dados preparados são divididos em dois grupos: o conjunto de treinamento e o conjunto de teste. O conjunto de treinamento é uma grande parte dos dados que é usada para ajustar os modelos à precisão mais elevada.

Etapa 3: Validar o modelo

Quando você estiver pronto para selecionar o modelo de dados final, o conjunto de testes será usado para avaliar o desempenho e a precisão.

Etapa 4: Interpretar os resultados

Examine o resultado para encontrar insights, extrair conclusões e prever resultados.

O que o aprendizado de máquina pode fazer?

Prever valores

Úteis para identificar a causa e o efeito entre variáveis, os algoritmos de regressão criam um modelo usando valores para fazer uma previsão. Os estudos de regressão ajudam a prever o futuro, o que pode auxiliar na antecipação da demanda de produtos, na projeção dos números de vendas ou na estimativa dos resultados de campanha.

Identificar ocorrências incomuns

Geralmente usados para identificar possíveis riscos, os algoritmos de detecção de anomalias apontam dados fora dos padrões previstos. Falha de equipamentos, defeitos estruturais, erros textuais e instâncias de fraude são alguns exemplos de como o aprendizado de máquina pode ser usado para abordar preocupações.

Encontrar a estrutura

Os algoritmos de clustering geralmente são a primeira etapa do aprendizado de máquina, revelando a estrutura subjacente dentro do conjunto de dados. Categorizando itens comuns, normalmente o clustering é usado na segmentação de mercado, oferecendo insights que podem ajudar a selecionar os preços e prever as preferências do cliente.

Prever categorias

Os algoritmos de classificação ajudam a determinar a categoria correta para obter informações. Embora tenha algumas similaridades com o clustering, a classificação é diferente porque é aplicada no aprendizado supervisionado, ao qual são atribuídos rótulos predefinidos.

Uma breve introdução sobre algoritmos de aprendizado de máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões nos dados, ajudando os cientistas de dados a resolver problemas. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem prever valores, identificar ocorrências incomuns, determinar estruturas e criar categorias. Dependendo do tipo de dados de que dispõe e dos resultados que está procurando, você usará algoritmos diferentes. Os algoritmos são normalmente agrupados pela técnica (aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado ou reforço) ou pela família (incluindo classificação, regressão e clustering). Saiba mais sobre os algoritmos de aprendizado de máquina.

De que maneira os diferentes setores usam o aprendizado de máquina

Empresas de todos os setores estão usando o aprendizado de máquina de várias maneiras distintas. Aqui estão alguns exemplos do impacto causado nos principais setores:

Setor bancário e financeiro

O gerenciamento de riscos e a prevenção contra fraudes são áreas fundamentais nas quais o aprendizado de máquina agrega um valor enorme em contextos financeiros.

Serviços de saúde

Ferramentas de diagnóstico, monitoramento de pacientes e previsão de epidemias são apenas alguns dos inúmeros exemplos de como o aprendizado de máquina pode ajudar a melhorar o atendimento ao paciente.

Transporte

A identificação de anomalias no tráfego, a otimização de rotas de entrega e os veículos com piloto automático são alguns exemplos de como o aprendizado de máquina pode gerar um impacto positivo no setor de transporte.

Atendimento ao cliente

Responder a perguntas, medir a intenção do cliente e fornecer assistência virtual são alguns exemplos de como o aprendizado de máquina é compatível com o setor de atendimento ao cliente.

Retail

O aprendizado de máquina ajuda os varejistas a analisar padrões de compra, otimizar ofertas e preços e usar dados para melhorar a experiência geral do cliente.

Agricultura

Desenvolver robôs para lidar com a insuficiência de mão de obra, diagnosticar doenças nas plantas e monitorar a integridade do solo são exemplos de maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode melhorar a agricultura. Assista a este vídeo para ver um exemplo de como o aprendizado de máquina ajudou a aumentar o rendimento da colheita de fazendeiros em 30%.

O que procurar em uma plataforma de aprendizado de máquina

Ao selecionar uma plataforma de nuvem para aprendizado de máquina, procure uma solução com os seguintes recursos:

Computação em nuvem

Fácil de configurar e implantar, a nuvem é perfeita para lidar com cargas de trabalho de todos os tamanhos, permitindo que você conecte fontes de dados e dimensione sob demanda – sem a necessidade de ter conhecimentos avançados.

Ambiente de desenvolvimento acessível

A plataforma ideal é compatível com todos os níveis de habilidade com opções de criação acessíveis. Ela deve ajudá-lo a perceber os benefícios do aprendizado de máquina, quer você trabalhe extensivamente na codificação ou prefira as ferramentas automatizadas e as interfaces do tipo “arrastar e soltar” que não exigem nenhuma experiência de codificação.

Suporte interno para estruturas clássicas

Quer seja ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn ou TensorFlow, procure uma plataforma que lhe permita trabalhar com as ferramentas que conhece e aprecia.

Segurança de nível empresarial

Procure uma plataforma que venha com governança, segurança e controle de nível empresarial, que ajude a proteger sua infraestrutura.

Disponibilizar seus modelos de machine learning no mercado mais rapidamente

Simplifique a maneira como você cria e implanta modelos com funcionalidades de aprendizado de máquina automatizadas sem código, suporte open-source e DevOps robusto para aprendizado de máquina.