O que é machine learning

Machine learning é o processo de ensinar as máquinas a realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecer imagens, compreender textos, jogar xadrez, etc. Para isso, as máquinas usam algoritmos e modelos matemáticos que são capazes de identificar padrões, extrair conhecimento e fazer previsões a partir de dados.

Os dados são a matéria-prima do machine learning, pois são eles que fornecem as informações e as evidências que as máquinas usam para aprender e melhorar. Os dados podem ser de diferentes tipos, como numéricos, categóricos, textuais, visuais, sonoros, etc., e podem vir de diferentes fontes, como sensores, câmeras, microfones, arquivos, bancos de dados, internet, etc.

Os algoritmos são as regras e os procedimentos que as máquinas usam para processar os dados e gerar os resultados. Os algoritmos podem ser de diferentes tipos, como supervisionados, não supervisionados, por reforço, etc., dependendo da forma como as máquinas aprendem e do tipo de problema que elas resolvem.

Os modelos são as representações e as abstrações que as máquinas usam para armazenar e aplicar o conhecimento que elas adquirem. Os modelos podem ser de diferentes tipos, como lineares, não lineares, probabilísticos, simbólicos, etc., dependendo da forma como as máquinas representam e manipulam os dados e o conhecimento.

Como funciona o machine learning

O funcionamento do machine learning pode ser dividido em três etapas principais: treinamento, teste e aplicação.

Treinamento: é a etapa em que as máquinas recebem os dados e os algoritmos, e usam esses elementos para construir e ajustar os modelos. Nessa etapa, as máquinas tentam encontrar as melhores soluções para os problemas que elas devem resolver, e avaliam o seu desempenho e a sua precisão.
Teste: é a etapa em que as máquinas recebem novos dados, que não foram usados no treinamento, e usam esses dados para testar e validar os modelos. Nessa etapa, as máquinas tentam verificar se os modelos são capazes de generalizar e de se adaptar a novas situações, e medem o seu erro e a sua acurácia.
Aplicação: é a etapa em que as máquinas recebem dados reais, que vêm de fontes externas, e usam esses dados para aplicar e executar os modelos. Nessa etapa, as máquinas tentam resolver problemas reais e fornecer resultados úteis e relevantes para os usuários e as aplicações.

Para que serve o machine learning

O machine learning serve para diversas finalidades, que podem ser classificadas em três categorias: descritiva, preditiva e prescritiva.

Descritiva: é a finalidade de usar o machine learning para descrever e entender os dados, os fenômenos e os processos que estão envolvidos nos problemas. Exemplos de aplicações descritivas são: análise exploratória de dados, visualização de dados, mineração de dados, etc.
Preditiva: é a finalidade de usar o machine learning para prever e estimar os resultados, os comportamentos e os eventos que estão relacionados aos problemas. Exemplos de aplicações preditivas são: classificação, regressão, clusterização, detecção de anomalias, etc.
Prescritiva: é a finalidade de usar o machine learning para prescrever e recomendar as ações, as decisões e as intervenções que devem ser tomadas para resolver os problemas. Exemplos de aplicações prescritivas são: otimização, planejamento, controle, recomendação, etc.

FAQ sobre machine learning

A seguir, algumas perguntas e respostas frequentes sobre machine learning:

Qual é a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Machine learning é um ramo da inteligência artificial, que é o campo de estudo que busca criar sistemas capazes de simular aspectos da inteligência humana, como aprendizado, raciocínio, percepção, decisão, etc. Machine learning é o ramo que se concentra no aprendizado, ou seja, na capacidade das máquinas de aprender e melhorar a partir de dados e experiências, sem a necessidade de programação explícita.

Quais são os exemplos de machine learning na vida real?

Alguns exemplos de machine learning na vida real são:

Sistemas de reconhecimento facial, que usam machine learning para identificar e verificar as pessoas a partir de imagens ou vídeos.
Sistemas de tradução automática, que usam machine learning para traduzir textos ou falas de um idioma para outro.
Sistemas de recomendação, que usam machine learning para sugerir produtos, serviços, conteúdos, etc., de acordo com as preferências e o histórico dos usuários.
Sistemas de diagnóstico médico, que usam machine learning para auxiliar na detecção, na prevenção e no tratamento de doenças, a partir de dados clínicos e biométricos.
Sistemas de assistentes virtuais, que usam machine learning para interagir com os usuários, por meio de voz ou texto, e realizar tarefas, como pesquisar informações, agendar compromissos, controlar dispositivos, etc.

Quais são os desafios e as limitações do machine learning?

Alguns desafios e limitações do machine learning são:

Qualidade e quantidade dos dados: o machine learning depende dos dados para aprender e melhorar, mas nem sempre os dados são suficientes, confiáveis, relevantes ou representativos dos problemas que se quer resolver. Além disso, os dados podem estar incompletos, corrompidos, desatualizados ou envolver questões éticas e legais.
Complexidade e interpretabilidade dos modelos: o machine learning usa modelos matemáticos para representar e manipular os dados e o conhecimento, mas nem sempre os modelos são simples, eficientes ou compreensíveis. Alguns modelos podem ser muito complexos, demorados ou exigir muitos recursos computacionais. Outros modelos podem ser muito opacos, obscuros ou ambíguos, dificultando a explicação e a justificativa dos resultados.
Viés e variância dos algoritmos: o machine learning usa algoritmos para processar os dados e gerar os resultados, mas nem sempre os algoritmos são imparciais, consistentes ou robustos. Alguns algoritmos podem ser enviesados, ou seja, podem favorecer ou prejudicar certos grupos, valores ou critérios, de forma intencional ou não. Outros algoritmos podem ter uma alta variância, ou seja, podem ter uma grande sensibilidade ou instabilidade em relação aos dados, aos modelos ou aos parâmetros.

Conclusão

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo da inteligência artificial que estuda e desenvolve sistemas capazes de aprender e melhorar a partir de dados e experiências, sem a necessidade de programação explícita. Machine learning é uma tecnologia que está revolucionando diversos setores e áreas de atuação, como saúde, educação, negócios, entretenimento, etc. Machine learning funciona a partir de três elementos principais: dados, algoritmos e modelos, que são usados para treinar, testar e aplicar as máquinas. Machine learning serve para diversas finalidades, que podem ser classificadas em três categorias: descritiva, preditiva e prescritiva.

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