Principais conclusões
- O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial (IA). Em resumo, ele permite que os sistemas melhorem seu desempenho ao aprender com experiências e dados.
- O Aprendizado de Máquina (ML) consiste na criação de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam com a experiência. A IA se concentra na construção de máquinas inteligentes, enquanto o ML é o mecanismo que permite ensinar essas máquinas por meio de dados.
- Malwarebytes aprendizado de máquina para detectar malware que nunca foi visto em circulação, incluindo ameaças de dia zero.
- A detecção de anomalias baseada em ML é capaz de identificar comportamentos suspeitos ao reconhecer padrões que se desviam da norma.
- O aprendizado profundo é uma das formas mais avançadas de aprendizado de máquina, impulsionando novos desenvolvimentos em diversos setores, incluindo a segurança cibernética.
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
O aprendizado supervisionado ocorre 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.