O que é Machine Learning?

Muita gente usa aplicativos impulsionados por inteligência artificial (IA) e aprendizagem automática. Essas tecnologias já provocaram uma revolução em várias indústrias: por exemplo, contribuíram para o surgimento de assistentes virtuais como Siri e permitiram prognosticar o trânsito com Google Maps. Contamos, em termos simples, o que é a aprendizagem automática ou machine learning, também conhecida como aprendizado de máquina, do que consiste e quais vantagens pode trazer para empresas de diferentes áreas de atividade.

O que é o machine learning?

A aprendizagem automática (machine learning) trata-se de técnicas de análise de dados que permitem que um sistema analítico aprenda no curso da solução sobre problemas similares e construa relações de causa e efeito. Isto é, um computador pode analisar os indicadores durante vários meses ou anos e chegar a uma conclusão.

Fonte: Unsplash

A aprendizagem automática ajuda as empresas a impulsionar o crescimento, descobrir novas fontes de rendimentos e resolver problemas complexos. Tradicionalmente, as empresas utilizavam dados de diferentes fontes, como comentários de clientes, colaboradores e financeiros. Os estudos de aprendizagem automática automatizam e agilizam este processo. Através do uso de um software que analisa grandes quantidades de dados em alta velocidade, as empresas podem alcançar resultados rapidamente.

Como funciona o machine learning?

Veja o processo de aprendizagem para entender melhor como a aprendizagem automática trata os dados.

• Compilação

O primeiro passo é garantir que os dados sejam corretos e relevantes para o problema que você está tentando resolver. Avalie as possibilidades de coleta de dados, reflita sobre sua fonte, o formato necessário, etc.

• Limpeza

Os dados são gerados a partir de várias fontes e mostrados em vários formatos e idiomas. Elimine os valores irrelevantes e acrescente aqueles que faltam. Tanto a idoneidade de uso como a confiabilidade dos resultados dependem de uma elaboração correta de base de dados.

• Separação

Segundo o tamanho do conjunto de dados, em alguns casos, é possível que você só precise de uma pequena amostra dos dados. Escolha uma parte e divida-a em dois grupos: um para uso do algoritmo e outro para a avaliação de suas ações.

• Aprendizagem

Esta etapa tem como objetivo encontrar uma função matemática que realize com precisão a tarefa especificada. O algoritmo utiliza uma parte dos dados, a processa, mede a eficiência do processamento e ajusta automaticamente seus parâmetros até que possa continuar produzindo continuamente o resultado desejado com segurança suficiente.

• Qualificação

Uma vez que um algoritmo funcione bem com os dados de treinamento, você deve avaliar seu desempenho com os dados que ainda não encontrou. Faça ajustes adicionais, se for preciso. Este processo evita o sobreajuste, fenômeno no qual o algoritmo funciona bem somente com dados de treinamento.

• Otimização

Otimize o modelo para que, no momento de integrá-lo à aplicação, ele pese o menos possível e funcione mais rapidamente.

Fonte: Unsplash

Tipos de machine learning

Para facilitar a percepção, os tipos de aprendizagem automática geralmente são divididos em três categorias: aprendizagem com professor (supervised learning), aprendizagem sem professor (unsupervised learning) e aprendizagem reforçada (reinforcement learning).

• Aprendizagem com professor

Esta prática é muito parecida com o processo de aprendizagem de uma criança em relação ao mundo que a rodeia. Neste caso, o algoritmo cumpre o papel da criança.

Os dados preparados para a análise contêm, inicialmente, a resposta correta, por isso o objetivo do algoritmo não é responder, porém entender por que as relações são detectadas precisamente dessa maneira. O resultado é a capacidade de construir previsões e modelos corretos.

• Aprendizagem sem professor

Para este tipo de aprendizagem, o conceito-chave é um padrão: ao processar conjuntos de dados significativos, o algoritmo deve, antes de tudo, identificar padrões de forma independente. Na etapa seguinte, baseada nos padrões identificados, a máquina interpreta e sistematiza os dados.

• Aprendizagem reforçada

Os princípios da aprendizagem reforçada são tomados a partir dos experimentos psicológicos: a máquina procura encontrar as ações que tomará enquanto se encontra em um conjunto de diferentes cenários. Estas ações podem ter efeitos a curto e longo prazo, e se requer que o algoritmo detecte estas ligações.

10 principais algoritmos de machine learning

1. Regressão linear. Se você tem uma sequência de números (100, 200, 300, 400, 500, x), a regressão linear pode prever facilmente que x deve ser 600. Este algoritmo prevê as relações lineares simples nos dados e valores dentro das tendências.
2. Regressão logística. Permite dividir os objetos simples em duas classes e dá uma resposta em forma de número entre 0 e 1. Se o número estiver por baixo de certa entrada de valor, o objeto pertence à primeira classe, e se for mais alto, à segunda. O calibre do valor de entrada para dividir objetos em classes será selecionado durante o calibre do algoritmo.
3. K-médias. Este algoritmo de aprendizagem automática pode agrupar objetos segundo seu grau de semelhança. Sua tarefa é distribuir muitos objetos em várias classes com propriedades similares.
4. Máquinas de vetores suporte. Outro classificador, que é radicalmente diferente do anterior em sua estrutura: tenta construir uma linha para separar com maior precisão os diferentes tipos de objetos.
5. Classificador Bayesiano. Este algoritmo determina a classe à qual pertence um objeto. Os mecanismos de classificação se baseiam no cálculo da probabilidade segundo o qual um objeto pertence a um determinado tipo de dados.
6. Redes neurais. É o algoritmo superior entre todos os algoritmos de aprendizagem automática. É o adequado para a previsão, o reconhecimento e a classificação. Além disso, este algoritmo pode gerar conteúdo por si mesmo.
7. Redes neurais convolucionais. É o algoritmo gêmeo das redes neurais tradicionais. A principal diferença está no agrupamento inteligente de dados e o trabalho com estes grupos dentro da rede. Tais algoritmos são a base dos sistemas de visão e audição por computador.
8. Árvores de decisão. O algoritmo representa os estados de um objeto em forma de árvore. Por exemplo, “se uma pessoa de gênero masculino tem mais de quarenta anos e possui maus hábitos, então a probabilidade de desenvolver uma doença cardíaca é superior à média”.
9. Algoritmo de bosque aleatório. É o sucessor ideológico do método da árvore de decisão. A partir de árvores simples, é construído um grupo (bosque) onde cada árvore é ligeiramente diferente de suas semelhantes. As árvores no bosque votam por certas soluções, e a solução mais comum se torna a resposta do sistema.
10. Boosting. Cria-se um classificador forte sobre a base dos frágeis: cada novo modelo aprende com os erros do anterior. Ou seja, cada vez adicionam-se mais e mais modelos novos, que tentam corrigir os erros de seus antecessores. Isto continua até que os prognósticos estejam livres de erros ou seja alcançado o limite do número de modelos.

Aplicações e casos de uso do machine learning

Nos negócios, existem três áreas de aplicação para o aprendizado automático: descritiva, previdente e normativa.

A aplicação descritiva refere-se ao registro e análise de dados estatísticos para melhorar as capacidades de inteligência comercial. Os gerentes recebem uma análise suficientemente informativa dos resultados e consequências de ações e decisões passadas. Este processo agora é comum para a maioria das grandes empresas em todo o mundo; por exemplo, é usado na análise de projetos de vendas e publicidade para determinar os resultados e rentabilidade.

A segunda aplicação da aprendizagem automática é a previsão. A compilação de dados e seu uso para prever um resultado específico permite aumentar a velocidade de reação e tomar decisões corretas no menor tempo possível. Por exemplo, prever a perda de clientes pode ajudar a preveni-la. Hoje em dia, este processo é utilizado na maioria das grandes empresas.

A terceira e mais avançada aplicação de aprendizagem automática está sendo implementada por empresas existentes e melhorada pelos esforços das novas. Apenas prever resultados ou comportamentos já não é suficiente para administrar um negócio de maneira efetiva. Compreender as causas, os motivos e a situação circundante é uma condição necessária para tomar a melhor decisão. Este método é mais efetivo quando a pessoa e a máquina unem suas forças. A aprendizagem automática é utilizada para encontrar relações significativas e prever resultados, e os especialistas de dados interpretam o resultado para compreender por que existe tal relação. Como resultado, é possível tomar decisões mais precisas e corretas.

Alguns casos de uso do machine learning:

Logística e produção

Fonte: Unsplash

• Na Rethink Robotics a aprendizagem automática é usada para treinar manipuladores e aumentar a velocidade de produção.
• Na JaybridgeRobotics as máquinas executoras de grau industrial são automatizadas para funcionar de maneira mais eficiente.
• Na Nanotronics os microscópios ópticos são automatizados para melhorar os resultados de inspeção.
• Netflix e Amazon otimizam a indicação de recursos conforme as necessidades do usuário.
• Outros exemplos são a previsão da demanda de ERP/ERM, a previsão de falhas e a melhoria da manutenção, a melhoria do controle de qualidade e o aumento da capacidade da linha de produção.

Vendas e marketing

• 6sense prevê qual cliente potencial e em qual momento é mais provável comprar.
• Salesforce Einstein ajuda a antecipar oportunidades de vendas e automatizar tarefas.
• Fusemachines automatiza os planos de vendas com ajuda de IA (inteligência artificial).
• AirPR oferece formas de melhorar a eficácia das relações públicas.
• Retention Science oferece interação entre canais.
• Outros exemplos incluem a previsão do valor no ciclo de vida do cliente, a melhoria da precisão da segmentação de clientes, a identificação de padrões de compra de clientes e a otimização da experiência do usuário nas aplicações.

Recursos humanos

• Entelo ajuda os recrutadores a encontrar e selecionar candidatos.
• HiQ ajuda os managers com a gestão de talento.

Finanças

• Cerebellum Capital e Sentient utilizam a aprendizagem automática para melhorar a tomada de decisões nos investimentos.
• Dataminr pode ajudar com as decisões financeiras atuais, alertando sobre as tendências sociais e as últimas notícias com antecedência.
• Outros exemplos são a detecção de fraudes e a previsão de preços de ações.

Setor de saúde

• Atomwise utiliza modelos preditivos para reduzir o tempo de produção de fármacos.
• Deep6 Analytics identifica pacientes elegíveis para ensaios clínicos.
• Outros exemplos incluem diagnósticos de enfermidades mais precisos, atenção personalizada melhorada e avaliação de riscos para a saúde.

As tecnologias de aprendizagem automática já se tornaram parte da vida cotidiana, enquanto a quantidade de empresas emergentes e produtos baseados ​​na aprendizagem automática está crescendo ativamente. Sendo a causa das revoluções tecnológicas em algumas áreas da economia, a aprendizagem automática pode chegar a se tornar um motor na escala de empresas e países. Agora é o momento de pensar em integrar a aprendizagem automática aos processos de negócio para não perder competitividade.

Aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia comercial baseada em algoritmos de Machine Learning e Big Data no curso Profissão: Cientista de Dados da EBAC. Nele, você trabalhará com diferentes algoritmos e recursos de big data, dominará as principais ferramentas e metodologias e realizará um projeto profissional que ajudará a enriquecer o seu portfólio. Ao final do curso, você estará pronto(a) para lançar sua carreira em um dos mercados de maior crescimento. Clique aqui para saber mais!