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O que é o machine learning?

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 subgrupo 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 mais 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 impossível do ponto de vista da eficiência.

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 educar 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.

Os benefícios da aprendizagem automática

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

Revelar as informações

A aprendizagem automática pode ajudar a identificar padrões ou estruturas dentro de dados estruturados e não estruturados, o que ajuda a identificar a história que os dados contam.

Melhorar a integridade dos dados

A aprendizagem automática é excelente no Datamining e pode ir ainda mais longe, ao melhorar as respetivas capacidades ao longo do tempo.

Melhorar a experiência de utilizador

Interfaces adaptáveis, conteúdos direcionados, chatbots e assistentes virtuais compatíveis com voz são alguns exemplos de como a aprendizagem automática pode ajudar a melhorar a experiência do cliente.

Reduzir o risco

À medida que as táticas fraudulentas continuam a evoluir, a aprendizagem automática acompanha o ritmo ao monitorizar e identificar 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 possível ao cliente.

Reduzir os custos

Uma aplicação de aprendizagem automática é a automatização de processos, o que liberta tempo de atividade e recursos e permite que a sua equipa se concentre no que é mais importante.

Técnicas de aprendizagem automática

Aprendizagem supervisionada

Ao aplicar etiquetas ou estruturas aos conjuntos de dados, os dados atuam como um professor e "educam" o computador, o que aumenta 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

Substituir 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 a aprendizagem automática para resolver problemas

Segue-se uma descrição geral do processo de aprendizagem automática utilizado para resolver problemas:

Passo 1: Recolher e preparar 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 pode utilizar. Quando revê os dados, são identificadas anomalias, a estrutura é desenvolvida e os problemas de integridade dos dados são resolvidos.

Passo 2: Educar o modelo

Os dados preparados 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 um modelo a partir de valores, que, em seguida, são utilizados para fazer predições. Os estudos de regressão ajudam a prever o futuro, o que pode ajudar a antecipar a procura por produtos, prever montantes de vendas ou estimar resultados de campanhas.

Identificar ocorrências incomuns

Frequentemente utilizados para detetar potenciais 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

Geralmente, 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, ao oferecer 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 aprendizagem automática?

Os engenheiros de aprendizagem automática 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 aprendizagem automática liga esses dados estruturados aos modelos definidos pelos cientistas de dados com quem trabalham. Além disso, os engenheiros de aprendizagem automática 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 aprendizagem automática identificam padrões nos dados, o que ajuda os cientistas de dados a resolver problemas. Os algoritmos de aprendizagem automática podem prever valores, identificar ocorrências incomuns, determinar estruturas e criar categorias. Utilizará diferentes algoritmos consoante o seu tipo de dados e o resultado que pretende obter. Geralmente, os algoritmos são agrupados por técnica (aprendizagem supervisionada, não supervisionada ou reforçada) ou por família de algoritmos (entre os quais classificação, regressão e clustering). Saiba mais sobre os algoritmos de aprendizagem automática.

Como as diferentes indústrias utilizam a aprendizagem automática

Empresas das mais variadas indústrias estão a utilizar a aprendizagem automática de variadas formas. Seguem-se alguns exemplos de aprendizagem automática 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 pacientes e previsão de surtos são alguns dos muitos exemplos de como a aprendizagem automática pode melhorar os cuidados aos pacientes.

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.

Suporte 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 do suporte ao cliente.

Retalho

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 dar resposta a escassez de mão-de-obra, diagnosticar doenças de plantas e monitorizar o estado do solo são exemplos de como a aprendizagem automática pode ajudar a melhorar a agricultura.

O que procurar numa plataforma de aprendizagem automática

Ao selecionar uma plataforma de aprendizagem automática, procure uma solução que tenha as seguintes funcionalidades:

Informática em nuvem

Fácil de configurar e implementar, a nuvem é perfeita para processar cargas de trabalho de todos os tamanhos, o que permite 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 aprendizagem automática familiares

Quer seja ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn ou TensorFlow, procure uma plataforma que lhe permita 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 modelo de machine learning mais depressa

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