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O que é Machine Learning?

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. O ML é considerado um subconjunto da IA (inteligência artificial). O aprendizado de máquina usa algoritmos para identificar padrões que 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 aprendizado de máquina tornam-se mais precisos, e a prática leva à perfeição.
  • A adaptabilidade do aprendizado de máquina 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 criando 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, há uma vantagem notável nele, pois é significativamente mais fácil de implementar, com atualização em tempo real à medida que os dados são coletados. 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. O aprendizado profundo tem a capacidade de determinar a precisão por conta própria, classificando as informações como um cérebro humano e alimentando as IAs de forma a torná-las mais análogas a um humano.

Os benefícios do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina pode ser aplicado de muitas maneiras distintas e suas possibilidades estão em constante expansão. Veja aqui alguns dos principais benefícios que as empresas alcançaram com os projetos de aprendizado de máquina:

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 em mineração de dados, melhorando suas habilidades ao longo do tempo, o que pode levá-la a avançar ainda mais.

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

Um aplicativo com aprendizado de máquina é uma automação de processos que pode liberar tempo e recursos importantes, permitindo que sua equipe se concentre em suas prioridades.

Técnicas do 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 funciona para solucionar problemas

Confira aqui uma visão geral do processo de aprendizado de máquina usado para solucionar 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 elevar os níveis de precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Etapa 3: Validar o modelo

Quando tudo 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 questões preocupantes.

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. Ao categorizar 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.

O que faz um engenheiro de aprendizado de máquina?

Os engenheiros de aprendizado de máquina convertem os dados brutos coletados de vários pipelines de dados em modelos de ciência de dados que podem ser aplicados e dimensionados conforme necessário. Um engenheiro de aprendizado de máquina conecta esses dados estruturados aos modelos definidos pelos cientistas de dados com os quais trabalha. Além disso, os engenheiros de aprendizado de máquina desenvolvem algoritmos e criam programas que permitem que máquinas, computadores e robôs processem dados recebidos e identifiquem padrões.

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. Confira aqui alguns exemplos de aprendizado de máquina 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.

Varejo

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.

O que procurar em uma plataforma de aprendizado de máquina

Quando você selecionar uma plataforma de 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 de aprendizado de máquina já conhecidas

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 aprendizado de máquina no mercado mais rapidamente

Simplifique a maneira como você cria e implanta modelos com funcionalidades de aprendizado de máquina automatizadas sem código, suporte de código aberto e DevOps avançado para aprendizado de máquina.