O aprendizado de máquina pode soar como um curso que você precisa fazer para trabalhar em uma fábrica, mas na computação, é um subconjunto da inteligência artificial (IA). Em resumo, ele permite que sistemas melhorem seu desempenho aprendendo com experiências e dados. Este subconjunto da IA está tão arraigado no software moderno que muitas tecnologias existentes, que consideramos garantidas, não seriam possíveis sem ele.
O que exatamente é aprendizado de máquina (com exemplos)?
Então, o que é exatamente aprendizado de máquina (ML) e por que é tão importante? Bem, ML é uma aplicação da IA e um ramo da ciência da computação que permite que sistemas aprendam com experiências, dados e algoritmos para aprimorar a precisão. Curiosamente, os desenvolvedores não precisam programar explicitamente as máquinas para aproveitar o ML - os computadores podem aprender sozinhos sem a ação humana.
Tecnologias modernas como chatbots, assistentes virtuais, software antivírus proativo e mais dependem fortemente do aprendizado de máquina. Por exemplo, veículos autônomos usam múltiplos algoritmos de ML baseados em modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado para decidir que ações tomar para dirigir tão bem quanto ou melhor que humanos.
Da mesma forma, a cibersegurança para empresas, como a Detecção e Resposta de Endpoint (EDR), pode usar aprendizado de máquina para detectar malware desconhecido e encontrar ameaças "dia zero" desconhecidas, identificando padrões maliciosos. Isso é só a ponta do iceberg em relação a como o aprendizado de máquina impactará a cibersegurança no futuro.
ML e IA também permitem a comunicação entre máquinas sem intervenção humana. Essas aplicações de máquina a máquina (M2M) podem ajudar sistemas de gerenciamento de cadeia de suprimentos ou armazém a rastrear e monitorar inventário de maneira eficiente. Da mesma forma, aplicações M2M ajudam empresas de energia a gerenciar o fornecimento com mais precisão, enviando dados de coleta de fontes de energia para computadores remotos para análise.
Quais são alguns métodos comuns de aprendizado de máquina?
Aprendizado de máquina supervisionado
O aprendizado supervisionado é quando conjuntos de dados rotulados treinam algoritmos sob supervisão. Dados supervisionados são mais comuns que outros métodos de aprendizado porque podem ser mais eficientes. Um exemplo desse tipo de ML é quando algoritmos conseguem classificar spam na sua caixa de entrada.
Aprendizado de máquina não supervisionado
O aprendizado não supervisionado é quando um algoritmo trabalha com dados não rotulados sem supervisão. Ele precisa determinar sozinho como processar as informações. Pesquisadores podem usar aprendizado não supervisionado para encontrar padrões e agrupamentos de dados em conjuntos de dados não rotulados sem intervenção. Claro, um analista de dados ainda pode precisar validar as recomendações do aprendizado de máquina não supervisionado.
Aprendizado de máquina semi-supervisionado
O aprendizado semi-supervisionado equilibra entre aprendizado supervisionado e não supervisionado treinando 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 de aprendizado semi-supervisionado é em hospitais, onde um radiologista rotula um pequeno número de exames para ajudar as máquinas a extrair informações relevantes com precisão de um volume maior.
Aprendizado de máquina por reforço
O aprendizado por reforço é parecido com o aprendizado supervisionado, exceto que o algoritmo aprende através de tentativa e erro e recompensas atrasadas em vez de dados de amostra. Por exemplo, um veículo autônomo pode aprender através 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 passadas.
Qual a diferença entre IA e aprendizado de máquina?
Ao procurar por IA vs aprendizado de máquina, você pode notar que algumas pessoas usam incorretamente os termos de maneira intercambiável. IA é, essencialmente, um termo abrangente para inteligência sintética. Enquanto isso, aprendizado de máquina é um foco da IA que permite que máquinas aprendam com experiências e dados sem que alguém as programe ou auxilie para fazer isso. Uma máquina que usa IA pode não necessariamente ter capacidades de ML. 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 inúmeras jogadas em tempo real.
Quais indústrias usam aprendizado de máquina?
- Governos usam aprendizado de máquina para utilidades, segurança pública, detecção de fraudes ou controle de fronteiras analisando um volume massivo de dados.
- Empresas de saúde usam aprendizado de máquina para melhorar o diagnóstico e tratamento, e desenvolver dispositivos precisos de monitoramento de saúde.
- Empresas de varejo podem aprimorar metas de marketing direcionado analisando 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, negócios de caronas e transporte público, usam computadores para encontrar rotas ideais para melhorar serviços, rentabilidade e redução de pegada de carbono.
- A indústria financeira usa aprendizado de máquina para melhorar a cibersegurança e insights de dados essenciais.
A Netflix usa aprendizado de máquina?
Sim, a Netflix usa ML em várias aplicações. Uma das mais evidentes é o sistema de recomendação de conteúdo deles. O sistema usa ML para examinar suas preferências de gênero, histórico de visualização e o histórico de visualização de usuários com interesses semelhantes para sugerir quais filmes, seriados e documentários você pode tentar.