Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina como é mais conhecido no Brasil, é uma tecnologia, associada à inteligência artificial, que permite computadores conseguirem aprender e modificar seu comportamento autonomamente tendo como base a sua própria experiência.
O processo de aprendizagem é construído conforme as respostas esperadas através de associações de diferentes dados como imagens, números, entre outros.
A modificação de comportamento acontece ao estabelecer regras lógicas que visam melhorar o desempenho de uma tarefa ou, dependendo da aplicação, tomar a decisão mais apropriada para o contexto. Essas regras são geradas com base no reconhecimento de padrões dentro dos dados analisados.
Para interpretação e geração de resultados, a Machine Learning usa como base modelos ou algoritmos, que são treinados para reconhecer determinados tipos de padrões.
O treinamento é realizado previamente em um modelo de conjunto de dados que fornece um algoritmo que pode ser usado para ponderar e aprender com esses dados.
Após o treinamento, o algoritmo é utilizado para analisar dados que não foram identificados e, posteriormente, fazer as previsões sobre esses dados .
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Os algoritmos de Machine Learning são divididos em 3 categorias: Aprendizagem supervisionada, Aprendizagem não supervisionada e Aprendizagem por reforço.
- Aprendizagem supervisionada: indicada nos casos em que uma propriedade (rótulo) está disponível para um determinado conjunto de dados (conjunto de treinamento).
Seus algoritmos são:
– Árvores de Decisão: classificação e regressão, através de um gráfico ou modelo de decisões e suas possíveis consequências, incluindo resultados de eventos fortuitos, custos de recursos e utilidade. Seu método, permite abordar o problema de uma forma estruturada e sistemática para chegar a uma conclusão lógica.
– Classificação Naïve Bayes: classificadores probabilísticos simples com base na aplicação Bayes – teorema com forte independência entre as características.
– Regressão Linear de Mínimos Quadrados: conjunto estatístico, incluindo variantes para resíduos ordinários (não ponderados), ponderados e generalizados (correlacionados). Métrica de erro que está sendo minimizado.
– Regressão Logística: forma estatística de modelar um resultado binomial com uma ou mais variáveis explicativas. Utiliza distribuição logística cumulativa.
– Support Vector Machine: classificação, regressão e detecção de outliers muito utilizado com sucesso para reconhecimento de imagens, diagnósticos médicos e análises de textos.
– Ensemble Method: aprendizagem que constrói um conjunto de classificadores e, em seguida, classificam novos pontos de dados, tendo um ponderado voto de suas previsões. - Aprendizagem não supervisionada: identifica semelhanças nos dados e reage com base na presença ou ausência de tais semelhanças em cada novo dado.
Seus algoritmos são:
– Algoritmos de Agrupamento (‘Clustering’): agrupar um conjunto de objetos de tal forma que os do mesmo grupo (‘cluster’) são mais semelhantes uns aos outros do que aqueles em outros grupos. Com isto é possível descobrir semelhanças e desigualdades entre os padrões dos ‘clusters’ e, consequentemente, produzir conclusões úteis ao seu respeito.
– Decomposição em valores singulares: reduz conjuntos de dados contendo muitos valores.
– Análise de Componentes Principais: procedimento estatístico que usa uma transformação ortogonal para converter um conjunto de observações de variáveis, possivelmente correlacionadas em um conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas, chamadas componentes principais.
– Análise de componentes independentes: revela fatores ocultos que estão subjacentes a conjuntos de variáveis aleatórias, medições ou sinais. - Aprendizado por reforço:
Existe alguma forma de feedback disponível para cada passo ou ação preditiva, mas sem etiqueta precisa ou mensagem de erro. Existem três componentes principais: o agente, o ambiente e a forma de interação entre estes dois.
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A tendência é que a Machine Learning continue evoluindo, pois, a disponibilidade de informações, oriundas dos aplicativos móveis e da grande necessidade de competição entre empresas é crescente. Tem ajudado pessoas e empresas a trabalharem melhor com as informações. Até gigantes de TI, como Google e Apple, já aproveitam seus benefícios para melhorar a experiência do cliente e aumentar o retorno sobre o investimento (ROI).
Conforme observamos, Machine Learning é a evolução da inteligência artificial, já está inserida em nossa realidade e é a grande tendência do futuro.
Fontes:
https://santodigital.com.br/machine-learning-2021-quais-sao-as-principais-tendencias/
https://tatianaesc.medium.com/machine-learning-conceitos-e-modelos-f0373bf4f445
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