Aprendizado de Máquina: entenda o que é o Machine Learning!

Você já sabe que o mundo da tecnologia está em constante evolução e a Inteligência Artificial está em todos os lugares, se tornando cada vez mais parte do nosso dia a dia. Dentro desse universo, uma das áreas que tem ganhado bastante destaque nos últimos anos é o Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning. 

Este termo até pode parecer complexo quando nos deparamos com ele pela primeira vez, então que tal nos aprofundarmos nos seus mistérios e entender por que ele é tão relevante nos dias de hoje? 

O que é Aprendizado de Máquina (Machine Learning)?

Basicamente, o Aprendizado de Máquina é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos capazes de aprender padrões a partir de dados. Ao contrário dos programas tradicionais, que são explicitamente programados para realizar tarefas específicas, as máquinas de aprendizado têm a capacidade de aprender e melhorar por conta própria com base na sua experiência. Muito legal, não é mesmo?

Em vez de seguir instruções específicas, os algoritmos de aprendizado de máquina utilizam métodos estatísticos para permitir que um sistema melhore sua performance em uma tarefa específica à medida que é exposto a mais dados. Isso significa que esses sistemas podem identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões sem intervenção humana direta.

Ou seja, a máquina realmente aprende com o passar do tempo. Pense em você na época da escola: quanto mais tinha contato com novos dados, ou quanto mais recebia informações na sala de aula, mais ia dominando o assunto e se tornava capaz de explicá-lo sem a ajuda de quem te ensinou, como em uma prova, por exemplo.

Qual é a importância do aprendizado de máquina?

A importância do Aprendizado de Máquina abrange várias áreas da sociedade e negócios, desde diagnósticos de saúde até impacto social. Isso se dá principalmente por conta da sua capacidade de analisar dados em larga escala, já que à medida que o volume de informações disponíveis aumenta, cada vez mais as máquinas de aprendizado se tornam essenciais para produzir insights valiosos, prever tendências e otimizar processos.

Em outras palavras, o Aprendizado de Máquina desempenha um papel essencial nesse momento de transformação digital que estamos vivendo. Ele abre espaço para a inovação, possibilitando avanços significativos em diversos setores e contribuindo para a resolução de problemas complexos de maneiras mais eficientes e personalizadas.

Quais são os principais tipos de Aprendizado de Máquinas?

Existem três principais tipos de Aprendizado de Máquina, cada um com abordagens diferentes para a análise e interpretação de dados. Cada um deles, é claro, tem suas aplicações específicas e é escolhido com base no tipo do problema a ser resolvido e na disponibilidade e tipo dos dados disponíveis. Venha conferir quais são eles:

Aprendizagem supervisionada

Neste tipo de aprendizado, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma resposta certa associada a eles. Pense que é quase como ensinar um truque novo ao seu bichinho de estimação. Você mostra o truque, fala o comando certo e, se ele faz certo, ganha um petisco. 

Aqui, o algoritmo é como o seu pet, e os dados rotulados são os truques que ele aprende. O objetivo é que o algoritmo aprenda a associar as entradas (comandos) às saídas certas (truques) para poder fazer coisas parecidas com novos dados que nunca viu.

Aprendizagem não supervisionada

Ao contrário da aprendizagem supervisionada, a aprendizagem não supervisionada envolve o uso de dados não rotulados. O algoritmo busca identificar padrões e estruturas nos dados por conta própria, sem ter exemplos prévios de saídas desejadas. 

Para te ajudar, imagine que você quer organizar todas as fotos da galeria do seu celular em diferentes álbuns, mas não se lembra qual foto é de qual ocasião. Ou seja, elas não vêm com rótulos. Então, normalmente, tendemos a agrupá-las com base em padrões e na sua semelhança, juntando todas as fotos de praia na mesma categoria. 

É isso que o algoritmo tenta fazer: encontrar padrões por conta própria, agrupando dados por similaridade e descobrindo grupos automaticamente.

Aprendizagem por reforço

Na aprendizagem por reforço, um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente dinâmico. O agente recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades, o que o incentiva a aprender as ações que resultam em recompensas positivas ao longo do tempo. 

Em outras palavras, é como ensinar um robô a andar. Cada passo certo é recompensado, mas se ele tropeçar, há uma penalidade, e assim vai aprendendo qual é a melhor forma de agir para conseguir o máximo de recompensas possível. 

Quais são os principais algoritmos de Machine Learning?

Antes de explorarmos os algoritmos, é muito importante entender que um algoritmo é uma sequência de instruções ou regras que um computador segue para executar uma determinada tarefa. 

Alguns dos principais algoritmos de Aprendizado de Máquina incluem:

Redes neurais

Este algoritmo se inspira no funcionamento do cérebro, sendo composto por camadas de neurônios que aprendem padrões e informações mais complexas. Ele é ideal para entender o que aparece em imagens e saber o que alguém está dizendo.

Máquinas de vetores de suporte (SVM)

Ótimo para classificação e regressão, conseguindo entender e decidir se algo é de um jeito ou de outro. Em termos mais técnicos, ele encontra a melhor linha ou hiperplano que separa diferentes classes. Por exemplo, ele é usado para classificar e-mails como spam ou não spam.

Regressão linear

Ele prevê um valor contínuo com base em variáveis de entrada. Em outras palavras, pode adivinhar um número quando você dá a ele alguns outros números. Por exemplo, ele pode prever o preço de uma casa a partir de características como tamanho, número de quartos e por aí vai.

K-Vizinhos mais próximos (K-NN)

Este algoritmo classifica um dado com base na maioria dos vizinhos mais próximos, como se precisasse da opinião dos vizinhos para decidir em qual grupo algo se encaixa. Um exemplo bem comum é a classificação de um filme como bom ou ruim, com base nas opiniões de filmes parecidos.

Árvores de decisão

Ele divide o conjunto de dados em subconjuntos menores, facilitando a tomada de decisões. É como se fizesse perguntas passo a passo para decidir algo. Por exemplo, decidir se um cliente vai comprar um produto com base em diferentes características.

Random forest

Imagine vários algoritmos de árvores de decisão trabalhando juntos e, dessa forma, conseguindo ser mais precisos. Um exemplo é prever o resultado de uma eleição com base em várias pesquisas diferentes.

Gradient boosting

Ainda pensando nos algoritmos de árvores de decisão, imagine que agora eles estão trabalhando juntos para aprender com os erros uns dos outros, e assim se tornarem mais precisos. Por exemplo, quando prevêem o preço de uma casa aprendendo com as previsões anteriores.

Onde se aplica o Machine Learning nas empresas?

O Machine Learning é como uma ferramenta mágica para as empresas, podendo ser aplicado nos mais diversos setores, desde finanças e saúde até marketing e acessibilidade na web. Como ajuda as organizações a desvendarem as montanhas de dados aos quais têm acesso, ele dá dicas valiosas para auxiliar na tomada de decisões mais assertivas. 

Você com certeza já se deparou com o Machine Learning em alguma empresa da qual é cliente, e talvez nem tenha se dado conta. Muitas vezes ele é utilizado para personalizar experiências para você, como recomendar músicas ou prever o que você pode querer comprar. O Aprendizado de Máquina também é usado para evitar problemas, como detectar fraudes em transações ou prever quando uma máquina pode quebrar. 

Em resumo, é como ter um assistente inteligente que ajuda as organizações a serem mais eficientes, a entender as pessoas com as quais se relacionam e a identificar tendências.

Qual é a relação entre Machine Learning e Inteligência Artificial?

Embora possam ser confundidos muitas vezes como sinônimos, Machine Learning e Inteligência Artificial não são a mesma coisa. Na verdade, a IA é o campo mais amplo, enquanto o Aprendizado de Máquina é uma subcategoria específica da IA que se concentra na capacidade de aprender com dados. 

Sendo assim, ao invés de programar regras específicas, os algoritmos de Machine Learning são alimentados com dados e aprendem a realizar tarefas sem serem explicitamente programados.

Como o Aprendizado de Máquina funciona na Hand Talk?

Aqui na Hand Talk, a AI e o Aprendizado de Máquina fazem parte de quem somos e como funcionamos desde que a empresa foi criada, lá em 2012. Por meio dos nossos tradutores virtuais de Línguas de Sinais, Hugo e Maya, construídos com ferramentas de aprendizado de máquina, oferecemos uma conexão efetiva entre pessoas surdas e com deficiência auditiva e as empresas. 

Nossa tecnologia realiza a tradução de conteúdos de texto e imagens para a Libras (Língua Brasileira de Sinais) e para ASL (Língua de Sinais Americana), promovendo a autonomia e independência desse público na hora de consumir online, seja por meio do Hand Talk App ou do Hand Talk Plugin.

Quer levar a AI e o Aprendizado de Máquina para a sua empresa também? Conheça esse e outros recursos do nosso plugin de acessibilidade e contribua para este impacto positivo!

Conclusão

O Aprendizado de Máquina é uma ferramenta muito poderosa que está transformando a forma como interagimos com a tecnologia e lidamos com problemas complexos. Ela é uma peça essencial para a inovação constante, podendo ser usada como uma grande aliada também para o impacto social.