O aprendizado de máquina pode parecer um curso que você precisa fazer para trabalhar em uma fábrica, mas, em computação, ele é um subconjunto da inteligência artificial (IA). Em poucas palavras, ele permite que os sistemas melhorem o desempenho aprendendo com experiências e dados. O subconjunto de IA está tão arraigado no software moderno que muitas das tecnologias existentes que consideramos garantidas não seriam possíveis sem ele.
O que exatamente é aprendizado de máquina (com exemplos)?
Então, o que é exatamente o aprendizado de máquina (ML) e por que ele é tão importante? Bem, o ML é um aplicativo de IA e um ramo da ciência da computação que permite que os sistemas aprendam com a experiência, os dados e os algoritmos para aumentar a precisão. É interessante notar que os desenvolvedores não precisam programar explicitamente as máquinas para tirar proveito do ML - os computadores podem aprender sozinhos sem a ação humana.
A tecnologia moderna, como chatbots, assistentes virtuais, software antivírus proativo e muito mais, depende muito do aprendizado de máquina. Por exemplo, os veículos autônomos usam vários algoritmos de ML baseados em modelos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados para decidir quais ações tomar para dirigir tão bem ou melhor que os humanos.
Da mesma forma, a segurança cibernética para empresas, como o EDR (Endpoint Detection and Response), pode usar o aprendizado de máquina para detectar malware desconhecido e encontrar ameaças desconhecidas de "dia zero" por meio da identificação de padrões maliciosos. Essa é apenas a ponta do iceberg sobre como o aprendizado de máquina afetará a segurança cibernética no futuro.
O ML e a IA também permitem a comunicação de máquinas sem intervenção humana. Esses aplicativos de máquina para máquina (M2M) podem ajudar os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos ou do depósito a rastrear e monitorar o estoque com eficiência. Da mesma forma, os aplicativos M2M ajudam as empresas de energia a gerenciar o fornecimento com mais precisão, enviando dados de coleta de fontes de coleta de energia para computadores remotos para análise.
Quais são alguns métodos comuns de aprendizado de máquina?
Aprendizado de máquina supervisionado
Aprendizagem supervisionada é quando conjuntos de dados rotulados treinam algoritmos sob a supervisão de um supervisor. Os dados supervisionados são mais comuns do que outros métodos de aprendizado porque podem ser mais eficientes. Um exemplo desse tipo de ML é quando os algoritmos podem classificar o spam em sua caixa de entrada.
Aprendizado de máquina não supervisionado
Aprendizado não supervisionado é quando um algoritmo trabalha com dados não rotulados sem supervisão. Ele precisa determinar por si mesmo como processar as informações. Os pesquisadores podem usar a aprendizagem não supervisionada para encontrar padrões e agrupamentos de dados em conjuntos de dados não rotulados sem intervenção. É claro que um analista de dados ainda pode precisar validar as recomendações de aprendizado de máquina não supervisionado.
Aprendizado de máquina semissupervisionado
A aprendizagem semissupervisionada atinge um equilíbrio entre a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada ao treinar algoritmos com dados rotulados e não rotulados. Normalmente, o volume de dados rotulados é menor, enquanto o volume de dados não rotulados é muito maior. Uma aplicação do aprendizado semissupervisionado é em um hospital, onde um radiologista rotula um pequeno número de exames para identificar doenças, a fim de ajudar as máquinas a extrair com precisão informações relevantes de um volume maior.
Aprendizado de máquina por reforço
O aprendizado por reforço é como o aprendizado supervisionado, exceto que o algoritmo aprende por tentativa e erro e recompensas atrasadas em vez de dados de amostra. Por exemplo, um veículo autônomo pode aprender por meio de erros em um ambiente de treinamento quais decisões são indesejáveis. Da mesma forma, um sistema de saúde pode usá-lo para determinar políticas ideais a partir de experiências anteriores.
Qual é a diferença entre IA e aprendizado de máquina?
Ao pesquisar sobre IA versus aprendizado de máquina, você pode perceber que algumas pessoas usam incorretamente os termos de forma intercambiável. IA é essencialmente um termo genérico para inteligência sintética. Enquanto isso, o aprendizado de máquina é um foco de IA que permite que as máquinas aprendam com experiências e dados sem que alguém as programe ou as ajude a fazer isso. Uma máquina que usa IA pode não ter necessariamente recursos de aprendizado de máquina. Por exemplo, em 1996, o sistema de xadrez Deep Blue da IBM usou mais IA e menos ML para derrotar o grande mestre russo Garry Kasparov, avaliando inúmeros movimentos em tempo real.
Quais setores usam o aprendizado de máquina?
- Os governos usam o aprendizado de máquina para serviços públicos, segurança pública, detecção de fraudes ou controle de fronteiras, analisando um grande volume de dados.
- As empresas do setor de saúde usam o aprendizado de máquina para aprimorar o diagnóstico e o tratamento e desenvolver dispositivos precisos de monitoramento da saúde.
- As empresas de varejo podem aprimorar as metas de marketing direcionadas analisando os padrões de compra dos clientes.
- O setor de energia encontra fontes de forma mais eficiente com algoritmos de aprendizado de máquina.
- Muitas empresas do setor de transporte, como empresas de entrega, empresas de compartilhamento de carona e transporte público, usam computadores para encontrar rotas ideais para melhorar os serviços, a lucratividade e a redução da pegada de carbono.
- O setor financeiro usa o aprendizado de máquina para aprimorar a segurança cibernética e os insights de dados essenciais.
A Netflix usa aprendizado de máquina?
Sim, a Netflix usa ML em vários aplicativos. Um dos mais evidentes é seu sistema de recomendação de conteúdo. O sistema usa o AM para examinar suas preferências de gênero, seu histórico de visualização e o histórico de visualização de usuários com a mesma opinião, para sugerir quais filmes e documentários você pode experimentar.