O que é aprendizado da máquina?

O que é aprendizado de máquina e como ele funciona?

O aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, usa modelos matemáticos para ajudar os computadores a aprender com os dados sem instruções diretas. Usando algoritmos para identificar padrões, o aprendizado de máquina cria modelos de dados que fazem previsões. As previsões melhoram à medida que mais dados são coletados e analisados, assim como os humanos aprendem com a experiência. Essa adaptabilidade torna o aprendizado de máquina ideal para cenários com dados ou tarefas em constante mudança, nos quais soluções codificadas seriam impraticáveis.

Principais conclusões

O aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, permite que os computadores aprendam com dados, identifiquem padrões e façam previsões que melhoram com o tempo.
O aprendizado de máquina ajuda as organizações a descobrir insights, melhorar o mineração de dados, aprimorar as experiências dos clientes, prever comportamentos, reduzir riscos e diminuir custos.
As técnicas de aprendizado de máquina incluem aprendizado supervisionado, não supervisionado, semissupervisionado, por reforço, aprendizado profundo, transferência de aprendizado e aprendizado em conjunto.
Diversos setores estão usando o aprendizado de máquina, incluindo finanças, serviços de saúde, transporte, atendimento ao cliente e agricultura.
O processo de aprendizado de máquina envolve a coleta e preparação de dados, o treinamento do modelo e a interpretação dos resultados.
Ao selecionar uma plataforma de aprendizado de máquina, procure recursos como computação em nuvem, ambientes de desenvolvimento acessíveis, suporte para estruturas de aprendizado de máquina conhecidos e segurança de nível empresarial.

Como o aprendizado de máquina entrega o retorno sobre o investimento

Descobre insights

O aprendizado de máquina ajuda a identificar padrões ou estruturas em dados estruturados e não estruturados por meio da análise de dados, revelando insights acionáveis para a tomada de decisões. Ele também melhora as previsões e se adapta a novos dados ao longo do tempo.

Melhora a mineração de dados

O aprendizado de máquina é excelente em mineração de dados, que envolve a extração de informações úteis de grandes conjuntos de dados. Ele vai além ao melhorar continuamente suas habilidades ao longo do tempo, levando a insights mais precisos e a uma melhor tomada de decisões.

Melhora as experiências do cliente

Interfaces adaptativas, conteúdo direcionado, chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de voz são exemplos de como o aprendizado de máquina ajuda a melhorar as experiências do cliente. Ao analisar o comportamento e as preferências do cliente, o aprendizado de máquina personaliza as interações, fornece informações oportunas e relevantes e simplifica o atendimento ao cliente.

Reduz o risco

Ao aprender continuamente com novos dados, o aprendizado de máquina melhora sua capacidade de detectar e prevenir fraudes, proporcionando proteção robusta contra ameaças em evolução. À medida que as táticas de fraude evoluem, o aprendizado de máquina se adapta detectando novos padrões e impedindo tentativas antes que sejam bem-sucedidas.

Prevê o comportamento do cliente

O aprendizado de máquina explora dados relacionados ao cliente para identificar padrões e comportamentos, ajudando as equipes de vendas a otimizar as recomendações de produtos e a proporcionar as melhores experiências possíveis aos clientes. Ao aprender continuamente com novas interações, o aprendizado de máquina prevê as necessidades e preferências futuras do cliente para oferecer suporte a uma interação proativa e personalizada.

Reduz custos

O aprendizado de máquina reduz custos ao automatizar processos repetitivos e demorados, permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas mais estratégicas e de maior valor. Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina otimizam a alocação de recursos e minimizam ineficiências operacionais ao analisar grandes conjuntos de dados e identificar áreas de melhoria. Isso gera uma economia significativa para as empresas.

Como o aprendizado de máquina aprende com os dados e faz previsões ou decisões

Aprendizado supervisionado

Usa conjuntos de dados com rótulos ou estrutura, em que os dados funcionam como um professor e "treinam" o modelo de aprendizado de máquina, aumentando sua capacidade de fazer uma previsão ou tomar uma decisão. O modelo aprende comparando suas previsões com os resultados reais e ajustando-se de acordo, melhorando a precisão ao longo do tempo.

Aprendizado não supervisionado

Usa conjuntos de dados sem rótulos ou estrutura, agrupando dados em clusters para encontrar padrões e relacionamentos. Essa técnica ajuda a descobrir estruturas ocultas nos dados, sendo útil para tarefas como segmentação de clientes e detecção de anomalias.

Aprendizado semissupervisionado

Combina dados rotulados e não rotulados para o treinamento. Essa técnica é particularmente útil quando a rotulagem de dados é cara ou demorada. Ao usar os dados não rotulados, o modelo de aprendizado de máquina melhora sua eficiência e precisão de aprendizado, tornando o aprendizado semissupervisionado uma técnica prática para muitos cenários do mundo real.

Aprendizado por reforço

Envolve um agente — um programa de computador que atua em nome de alguém ou algo — que substitui o operador humano. O agente determina o resultado final com base em um loop de feedback, aprendendo com os sinais de feedback para melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

Aprendizado profundo

Usa redes neurais com muitas camadas, chamadas de redes neurais profundas, para modelar padrões complexos em dados. Esse subconjunto de aprendizado de máquina é particularmente eficaz para reconhecimento de fala e imagem e é excelente no tratamento de grandes quantidades de dados e na solução de problemas complexos em vários domínios.

Transferência de aprendizado

É pré-treinado em uma tarefa e, em seguida, ajustado em uma tarefa relacionada. Essa técnica é útil quando há dados limitados para a nova tarefa. Ao usar o conhecimento da tarefa inicial, a transferência de aprendizado melhora significativamente o desempenho e reduz o tempo de treinamento para a nova tarefa.

Aprendizado em conjunto

Combina vários modelos para melhorar o desempenho geral. Ao agregar as previsões de vários modelos, o aprendizado em conjunto melhora a precisão e a robustez, superando qualquer modelo individual.

Como o aprendizado de máquina funciona para resolver problemas

Veja uma visão geral do processo de aprendizado de máquina, etapa por etapa.

Depois que as fontes de dados são identificadas, os dados disponíveis são compilados. O tipo de dados ajuda a informar quais algoritmos de aprendizado de máquina usar. À medida que o cientista de dados analisa os dados, as anomalias são identificadas, a estrutura é desenvolvida e os problemas de integridade dos dados são resolvidos. Etapas de pré-processamento de dados, como normalização, escala e codificação de variáveis categóricas, também são realizadas para garantir que os dados estejam em um formato adequado para modelagem.
Os dados preparados são divididos em dois grupos: o conjunto de treinamento e o conjunto de teste. O conjunto de treinamento representa uma grande parte dos dados e é usado para ajustar os modelos de aprendizado de máquina à máxima precisão.
Quando o cientista de dados estiver pronto para selecionar o modelo de dados final, o conjunto de teste será usado para avaliar o desempenho e a exatidão. Métricas como exatidão, precisão, recall e medida F são calculadas para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos.
Os cientistas de dados revisam os resultados dos modelos de aprendizado de máquina para extrair insights, tirar conclusões e fazer previsões. Eles usam várias ferramentas e técnicas de visualização, como matrizes de confusão, para interpretar e avaliar o desempenho do modelo.

Principais recursos

O que o aprendizado de máquina faz?

Prever valores

O aprendizado de máquina prevê valores identificando causa e efeito entre variáveis. Algoritmos de regressão criam um modelo a partir desses valores, que são usados para fazer previsões. Estudos de regressão ajudam a prever o futuro, como antecipar a demanda de produtos, prever números de vendas ou estimar resultados de campanhas.

Identificar ocorrências incomuns

Frequentemente usados para identificar riscos potenciais, os algoritmos de detecção de anomalias identificam dados fora da norma esperada. Falhas de equipamentos, defeitos estruturais, erros de texto e casos de fraude são exemplos de como o aprendizado de máquina é usado para resolver essas preocupações.

Encontrar estrutura

Os algoritmos de clustering revelam a estrutura subjacente do conjunto de dados, muitas vezes servindo como a primeira etapa do aprendizado de máquina. Ao categorizar itens comuns, o clustering é amplamente usado na segmentação de mercado para informar preços e prever as preferências dos clientes. Algoritmos de classificação são usados em aprendizado supervisionado para atribuir rótulos predefinidos que categorizam informações com precisão.

O papel dos engenheiros de aprendizado de máquina

Os engenheiros de aprendizado de máquina transformam dados brutos coletados de vários pipelines de dados em modelos de ciência de dados escalonáveis. Eles conectam dados estruturados aos modelos definidos por cientistas de dados. Eles também desenvolvem algoritmos e criam programas que permitem que máquinas, computadores e robôs processem dados e identifiquem padrões. Isso envolve selecionar e implementar algoritmos apropriados, treinar e avaliar modelos e ajustar hiperparâmetros para otimizar o desempenho.

Além dessas tarefas, os engenheiros de aprendizado de máquina preparam os dados para torná-los adequados para modelagem, implantam modelos em ambientes de produção e monitoram e atualizam continuamente os modelos para manter a precisão e a eficácia. Trabalhando em estreita colaboração com os cientistas de dados, eles preenchem a lacuna entre a coleta de dados e os insights acionáveis, garantindo que as soluções de aprendizado de máquina sejam práticas e impactantes.

Algoritmos de aprendizado de máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões nos dados por meio de análise de dados. Eles ajudam os cientistas de dados a resolver problemas ao prever valores, identificar ocorrências incomuns, determinar estruturas e criar categorias. A escolha do algoritmo depende do tipo de dados e do resultado desejado. Os algoritmos são geralmente classificados por técnica — aprendizado supervisionado, não supervisionado ou por reforço — ou por função, como classificação, regressão e clustering. Selecionar o algoritmo certo é essencial para aplicações eficazes de aprendizado de máquina.

Saiba mais sobre algoritmos de aprendizado da máquina.

Aprendizado de máquina em vários setores

Empresas de vários setores estão usando aprendizado de máquina para aprimorar operações, melhorar a tomada de decisões e impulsionar a inovação. Aqui estão alguns exemplos principais de como o aprendizado de máquina é aplicado em diferentes setores.

Bancos e Finanças

Gerenciamento de riscos e prevenção contra fraudes são áreas essenciais em que o aprendizado de máquina agrega valor à indústria financeira.

Serviços de saúde

Aprimorar ferramentas de diagnóstico, dar suporte ao monitoramento de pacientes em tempo real e prever surtos de doenças são alguns exemplos de como o aprendizado de máquina ajuda a melhorar o atendimento ao paciente.

Transporte

O aprendizado de máquina está transformando o transporte ao identificar anomalias no tráfego, otimizar rotas de entrega e dar suporte a veículos autônomos.

Atendimento ao cliente

Responder a perguntas, avaliar a intenção do cliente e fornecer assistência virtual são exemplos de como o aprendizado de máquina dá suporte à indústria 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

O aprendizado de máquina melhora a agricultura ao desenvolver robôs para lidar com a escassez de mão de obra, diagnosticar doenças de plantas e monitorar a integridade do solo.

O que procurar em uma plataforma de aprendizado de máquina

Ao escolher uma plataforma de aprendizado de máquina, procure uma solução que ofereça esses recursos comercialmente críticos.

Computação em nuvem

Com configuração e implantação fáceis, a nuvem é ideal para lidar com cargas de trabalho de todos os tamanhos, permitindo conectar fontes de dados e escalar sob demanda, sem necessidade de conhecimento avançado.

Ambiente de desenvolvimento intuitivo

A plataforma ideal dá suporte a uma variedade de níveis de habilidade.

Suporte interno para estruturas de aprendizado de máquina já conhecidas

Seja Open Neural Network Exchange (ONNX), Python, PyTorch, scikit-learn ou TensorFlow, procure uma plataforma que permita trabalhar com as ferramentas que você conhece e adora.

Segurança de nível empresarial

Escolha uma plataforma com governança, segurança e controle em nível empresarial para proteger sua infraestrutura.

Recursos

Descubra mais sobre aprendizado de máquina

Desenvolva suas habilidades, comece a usar o Azure Machine Learning e aproveite os recursos do Azure.

Uma mulher sorrindo enquanto segura um telefone e um homem segurando uma bandeja.

Azure Machine Learning

Comece a usar o Azure Machine Learning

Saiba mais

Uma mulher apontando para a tela do computador e um homem olhando para a tela.

Recursos do Azure

Explore o centro de recursos do Azure

Acesse vídeos, relatórios de analistas, treinamento, estudos de caso, exemplos de código e arquiteturas de solução.

Explorar recursos

Uma mulher de cabelos castanhos segurando um tablet.

Microsoft Learn

Centro de aprendizagem de IA do Azure

Desenvolva suas habilidades em IA e aprendizado de máquina com planos de aprendizado individual, vídeos e artigos.

Comece a aprender

Os quatro fundamentos do aprendizado de máquina são: coleta de dados, treinamento do modelo, avaliação do modelo e implantação do modelo. A coleta de dados envolve reunir e preparar dados para análise. O treinamento do modelo usa esses dados para ensinar o algoritmo a fazer previsões ou tomar decisões. A avaliação do modelo mede o desempenho do modelo usando métricas como exatidão e precisão. Por fim, a implantação do modelo envolve integrar o modelo treinado em um ambiente de produção para fazer previsões ou tomar decisões em tempo real.
A regularização em aprendizado de máquina é uma técnica usada para evitar o sobreajuste, que ocorre quando um modelo tem bom desempenho em dados de treinamento, mas não em novos dados não vistos. Os métodos de regularização comuns incluem regularização L1 (Lasso) e L2 (Ridge), que adicionam diferentes tipos de penalidades aos parâmetros do modelo. Isso ajuda a melhorar a generalização do modelo para novos dados, resultando em melhor desempenho em aplicativos do mundo real.
Ela mede a proporção de instâncias positivas reais que o modelo identifica corretamente. Em outras palavras, o recall responde à pergunta: "De todos os casos positivos, quantos o modelo previu corretamente?"
Um exemplo de modelo de aprendizado de máquina é uma árvore de decisão. Uma árvore de decisão é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão. Ela funciona dividindo os dados em subconjuntos de acordo com os valores das características de entrada, formando uma estrutura em forma de árvore de decisões. Cada nó da árvore representa um recurso, cada branch representa uma regra de decisão e cada nó folha representa um resultado final.
As árvores de decisão são diretas e fáceis de entender, por isso são amplamente usadas em tarefas como prever o comportamento do cliente ou diagnosticar condições médicas
O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA. Em essência, a IA abrange uma ampla gama de tecnologias e abordagens, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e robótica. O aprendizado de máquina é uma das principais técnicas usadas para alcançar a IA, permitindo que os sistemas aprendam e se adaptem automaticamente a partir da experiência, tornando os aplicativos de IA mais eficazes e inteligentes.
O aprendizado de máquina é uma técnica essencial na análise preditiva, que usa dados históricos para prever eventos futuros. Ele aprimora esse processo identificando padrões e relacionamentos nos dados, permitindo previsões mais precisas e escalonáveis. Modelos de aprendizado de máquina são treinados com dados históricos para identificar padrões subjacentes e podem ser aplicados a novos dados para prever resultados. Ao aprender continuamente, esses modelos aumentam sua precisão preditiva, tornando a análise preditiva mais eficaz.
Embora o aprendizado de máquina englobe diversos algoritmos e técnicas para aprender com os dados, o aprendizado profundo foca especificamente no uso de redes neurais profundas para alcançar alto desempenho em tarefas como reconhecimento de imagens e de fala. Todo aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina, mas nem todo aprendizado de máquina envolve aprendizado profundo.