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O que é o machine learning?

É a ciência de preparar computadores para analisar e aprender com base em dados da mesma forma que os humanos fazem.

O que é a aprendizagem automática e como funciona?

A aprendizagem automática (ML) é o processo de utilizar modelos matemáticos de dados para ajudar um computador a aprender sem instruções diretas. É considerado um subconjunto da inteligência artificial (IA). A aprendizagem automática utiliza algoritmos para identificar padrões dentro dos dados e esses padrões são, depois, utilizados para criar um modelo de dados capaz de fazer predições. Com mais dados e experiência, os resultados da aprendizagem automática são mais precisos, tal como os humanos melhoram com a prática.

A adaptabilidade da aprendizagem automática faz com que seja uma excelente escolha em cenários nos quais os dados ou a natureza dos pedidos ou das tarefas estão em constante mudança ou em que programar uma solução seja efetivamente impossível.

Associação entre a aprendizagem automática e a IA

A aprendizagem automática é considerada um subgrupo da IA. Um computador “inteligente” pensa como um humano e realiza tarefas sozinho. Uma forma de preparar um computador para reproduzir o raciocínio humano é utilizar uma rede neural, que é uma série de algoritmos modelados de acordo com o nosso cérebro.

Associação da aprendizagem automática à análise preditiva

Embora a aprendizagem automática seja um tipo de análise preditiva, uma nuance assinalável é que é significativamente mais fácil de implementar com atualizações em tempo real à medida que recebe mais dados. Geralmente, a análise preditiva funciona com um conjunto de dados estáticos e tem de ser alimentada de modo a receber atualizações.

Associação entre a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda é uma forma especializada de aprendizagem automática que utiliza redes neurais (NN) para dar respostas. Capaz de determinar a precisão por si só, a aprendizagem profunda classifica as informações como o cérebro humano e origina um dos tipos de IA mais semelhantes à inteligência humana.

As vantagens da aprendizagem automática

A aprendizagem automática tem muitas aplicações e as possibilidades estão em constante expansão. Eis alguns dos principais benefícios que as empresas alcançaram com os respetivos projetos de machine learning:

Revelar as informações

O machine learning pode ajudar a identificar padrões ou estruturas dentro de dados estruturados e não estruturados, permitindo mostrar a história que os dados contam.

Melhorar a integridade dos dados

A aprendizagem automática é excelente para extrair dados e, como as respetivas capacidades melhoram ao longo do tempo, essa extração pode ir ainda mais longe.

Aperfeiçoar a experiência de utilizador

Interfaces adaptáveis, conteúdos direcionados, chatbots e assistentes virtuais compatíveis com voz são alguns exemplos de como a aprendizagem automática ajuda a aperfeiçoar a experiência de utilizador.

Reduzir o risco

A aprendizagem automática acompanha o ritmo de evolução das táticas fraudulentas, monitorizando e identificando padrões novos para detetar as tentativas antes de serem bem-sucedidas.

Antecipar o comportamento do cliente

A aprendizagem automática pode extrair dados relacionados com clientes para ajudar a identificar padrões e comportamentos, o que permite otimizar recomendações de produtos e proporcionar a melhor experiência ao cliente possível.

Reduzir os custos

Uma aplicação de machine learning é a automatização de processos, o que liberta tempo e recursos, e permite que a sua equipa se dedique ao que é mais importante.

Técnicas de aprendizagem automática

As pessoas utilizam três técnicas principais na aprendizagem automática:

Aprendizagem supervisionada

Ao aplicar etiquetas ou estruturas aos conjuntos de dados, os dados atuam como um professor e “preparam” o computador, aumentando a capacidade de este fazer predições ou de tomar decisões.

Aprendizagem não supervisionada

Não aplicar etiquetas ou estruturas aos conjuntos de dados e encontrar padrões e relações mediante o agrupamento de dados em clusters.

Aprendizagem por reforço

Substituindo o operador humano, um agente, ou seja, um programa de computador que atua em nome de alguém ou de algo, ajuda a determinar o resultado com base num ciclo de feedback.

Como funciona o machine learning para resolver problemas

Segue-se uma descrição geral do processo de machine learning utilizado para resolver problemas:

Passo 1: Recolher e formar os dados

Depois de identificadas as origens de dados, os dados disponíveis são compilados. Os seus tipos de dados podem ajudar a perceber que algoritmos de aprendizagem automática deve utilizar. Quando revê os dados, são identificadas anomalias, a estrutura é desenvolvida e os problema de integridade dos dados são resolvidos.

Passo 2: Preparar o modelo

Os dados formados são divididos em dois grupos: o conjunto de preparação e o conjunto de teste. O conjunto de preparação é uma porção grande dos dados e é utilizado para aperfeiçoar os modelos de machine learning para a maior precisão possível.

Passo 3: Validar o modelo

Quando tiver tudo pronto para selecionar o modelo de dados final, é utilizado o conjunto de teste para avaliar o desempenho e a precisão.

Passo 4: Interpretar os resultados

Reveja o resultado para obter informações, retirar conclusões e prever resultados.

O que é que a aprendizagem automática pode fazer?

Prever valores

Úteis para identificar a relação de causa-efeito entre variáveis, os algoritmos de regressão criam modelos a partir de valores, que são depois utilizados para fazer predições. Os estudos de regressão ajudam a prever o futuro, tornando-os relevantes para antecipar a procura por produtos, a prever montantes de vendas ou a estimar resultados de campanhas.

Identificar ocorrências atípica

Muitas vezes utilizados para detetar riscos, os algoritmos de deteção de anomalias identificam dados fora da norma antecipada. Alguns exemplos de utilização da aprendizagem automática para lidar com preocupações incluem avarias em equipamentos, defeitos estruturais, erros em textos e ocorrências de fraude.

Encontrar a estrutura

Muitas vezes, os algoritmos de clustering são o primeiro passo na aprendizagem automática e revelam a estrutura subjacente dentro do conjunto de dados. Por categorizar itens comuns, o clustering é normalmente utilizado na segmentação de mercado, oferecendo informações que podem ajudar a selecionar preços e a antecipar as preferências do cliente.

Prever categorias

Os algoritmos de classificação ajudam a determinar a categoria certa das informações. Embora tenha semelhanças com o clustering, a classificação é diferente, pois é aplicada na aprendizagem supervisionada, na qual são atribuídas etiquetas predefinidas.

O que faz um engenheiro de machine learning?

Os engenheiros de machine learning convertem os dados não processados recolhidos de vários pipelines de dados em modelos de ciência de dados que podem ser aplicados e dimensionados conforme necessário. Um engenheiro de machine learning liga esses dados estruturados aos modelos definidos pelos cientistas de dados com quem trabalham. Além disso, os engenheiros de machine learning também desenvolvem algoritmos e criam programas que permitem que máquinas, computadores e robôs processem os dados de entrada e identifiquem padrões.

Breve apresentação dos algoritmos de aprendizagem automática

Os algoritmos de machine learning identificam padrões nos dados, ajudando os cientistas de dados a resolver problemas. Os algoritmos de machine learning podem prever valores, identificar ocorrências inusitadas, determinar a estrutura e criar categorias. Dependendo do tipo de dados que tem e do resultado que procura, irá utilizar algoritmos diferentes. Normalmente, os algoritmos são agrupados por técnica (aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada ou reforçada) ou por família de algoritmos (incluindo classificação, regressão e clustering). Saiba mais sobre algoritmos de machine learning.

Como as diferentes indústrias utilizam a aprendizagem automática

Empresas das mais variadas indústrias estão a utilizar a aprendizagem automática de muitas formas. Eis alguns exemplos de machine learning nos principais setores:

Banca e finanças

A gestão de riscos e a prevenção de fraudes são áreas fundamentais às quais a aprendizagem automática acrescenta enorme valor em contextos financeiros.

Cuidados de Saúde

Ferramentas de diagnóstico, monitorização de doentes e previsão de surtos são alguns dos muitos exemplos de como a aprendizagem automática pode melhorar os cuidados de saúde.

Transportes

Identificação de anomalias no trânsito, otimização de rotas de entrega e carros autónomos são exemplos de como a aprendizagem automática pode criar um impacto positivo nos transportes.

Serviços ao cliente

Responder a perguntas, medir a intenção do cliente e prestar assistência virtual são alguns exemplos de como a aprendizagem automática apoia a indústria dos serviços ao cliente.

Revenda

A aprendizagem automática ajuda os revendedores a analisar padrões de compra, a otimizar ofertas e preços e a utilizar dados para melhorar a experiência geral do cliente.

Agricultura

Desenvolver robôs para lidar com faltas de mão-de-obra, diagnosticar doenças de plantas e monitorização da saúde do solo são exemplos de formas como a aprendizagem automática pode melhorar a agricultura. Assista a este vídeo para ver um exemplo de como a aprendizagem automática ajudou os agricultores a aumentarem o rendimento das colheitas em 30%.

O que procurar numa plataforma de aprendizagem automática

Ao selecionar uma plataforma de machine learning, procure uma solução que tenha as seguintes funcionalidades:

Computação na cloud

Fácil de configurar e implementar, a cloud é perfeita para processar cargas de trabalho de todos os tamanhos, possibilitando ligar origens de dados e dimensionar a pedido, sem precisar de conhecimentos avançados.

Ambiente de desenvolvimento acessível

A plataforma ideal suporta todos os níveis de competências com opções de criação acessíveis. Deverá conseguir ajudar a obter os benefícios da aprendizagem automática, quer trabalhe essencialmente em programação ou prefira ferramentas automáticas e interfaces de arrastar e largar que não exijam qualquer experiência em programação.

Suporte incorporado para estruturas de machine learning familiares

Quer seja ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn ou TensorFlow, procure uma plataforma através da qual possa trabalhar com as suas ferramentas preferidas.

Segurança de nível empresarial

Opte por uma plataforma que inclua governação, segurança e controlo de nível empresarial que ajudem a proteger a sua infraestrutura.

Disponibilize os seus modelos de machine learning mais depressa

Simplifique a forma como compila e implementa modelos com as capacidades de aprendizagem automática automatizadas e sem código, com o suporte para open-source e com o DevOps robusto para a aprendizagem automática.

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