Machine Learning e seus métodos
Machine Learning (Aprendizado de máquina) é o estudo de algoritmos e modelos para que sistemas computacionais realizem determinadas tarefas de forma independente.
E isso acontece com base nos resultados de um processo de aprendizagem. O ato de aprender é o processo de transformar informação e experiência em conhecimento e compreensão.
O conhecimento e a compreensão são medidos pela capacidade de realizar determinadas tarefas de forma independente.
As tarefas de aprendizagem podem variar desde a resolução de problemas simples de classificação, como o reconhecimento de dígitos manuscritos, até tarefas mais complexas, como diagnóstico médico.
O aprendizado de máquina faz parte do campo mais amplo da Inteligência Artificial, mas se distingue das abordagens mais tradicionais de resolução de problemas.
Veja mais sobre o surgimento do Machine learning neste link:
https://www.manutencaoemfoco.com.br/aprendizado-de-maquina-machine-learning/
Estrutura geral do Machine Learning
O aprendizado de máquina está na interseção da teoria da aproximação, teoria da probabilidade, estatística e teoria da otimização. Ilustramos a interação desses campos com alguns exemplos básicos.
Na sua forma mais básica, o objetivo do aprendizado de máquina é criar (aprender) uma função: 
. Nessa função X é um espaço de entradas ou recursos e Y consiste em saídas ou respostas.
A matemática no Aprendizado de máquina
A pesquisa em aprendizado de máquina avançou rapidamente na década de 1990, com novos resultados e aplicações em ritmo impressionante.
Ainda assim, à parte alguns dos desenvolvimentos mais teóricos na teoria da aprendizagem e na probabilidade de alta dimensão, estes avanços raramente se basearam na matemática.
A principal razão para o repentino aumento de popularidade é a disponibilidade de grandes quantidades de dados.
E, igualmente importante, o surgimento dos recursos computacionais para processar esse grande volume de dados. Novas aplicações, por sua vez, levaram a novos problemas matemáticos e a novas conexões entre vários campos.
O aprendizado de máquina, termo inglês de Machine learning, é um componente importante do crescente campo da ciência de dados. Esse aprendizado é feito por meio do uso de métodos matemáticos/estatísticos.
Os algoritmos são treinados para fazer classificações ou previsões, revelando os principais insights (percepções) em sistemas de mineração de dados.
E com base nesses insights após processamento desses dados, conduzem a tomada de decisões com maior assertividade.
Métodos de Machine Learning
O Machine Learning ou Aprendizado de máquina envolve mostrar um grande volume de dados a uma máquina para que ela possa aprender e fazer previsões, encontrar padrões ou classificar dados.
A seguir os tipos de métodos do Aprendizado de máquina:
Aprendizado de máquina “supervisionado”
A técnica é mais comumente usada em aprendizado de máquina porque lida com tarefas simples e é fácil de implementar.
As entradas de dados são rotuladas com a resposta que o algoritmo deve chegar, o que ajuda a máquina a escolher padrões no futuro, diferenciar melhor os dados ou fazer previsões.
A aprendizagem supervisionada é classificada em duas categorias de algoritmos (classificação e regressão), é ideal para problemas onde existem pontos de referência disponíveis.
Algumas aplicações de aprendizagem supervisionada são:
- Classificação de imagens
- Análise preditiva
- Reconhecimento de padrões
- Detecção de spam
- Processamento de fala/sequência
Aprendizado de máquina “não supervisionado”
Nesta técnica, o modelo de aprendizado de máquina aprende organicamente em vez de receber um conjunto de dados com instruções explícitas.
Em seguida, ele tenta encontrar automaticamente a estrutura nos dados brutos por meio de análise e interpretação. O modelo de aprendizagem não supervisionada é classificado em quatro categorias diferentes de algoritmos (Agrupamento, Associação, Detecção de anomalia e Redes neurais artificiais).
As aplicações de aprendizagem não supervisionada são:
- Detecção de similaridade
- Rotulagem automática
- Segmentação de objetos
Aprendizagem de máquina “semi supervisionada”
Este método combina aspectos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Onde o processo e os dados de referência são conhecidos, juntamente com o resultado pretendido – mas os dados estão incompletos.
Ele utiliza o aprendizado supervisionado usando os dados de referência disponíveis. Ao mesmo tempo incorpora o aprendizado não supervisionado para fazer uma estimativa melhor do novo resultado.
Aprendizagem por reforço
Este método usa recompensas e feedback para encontrar o método ideal para realizar uma tarefa. Por exemplo, isso é usado para treinar robôs com inteligência artificial (IA), e experimentamos isso ao jogar videogames que dão recompensas após a conclusão de uma tarefa.
Ou seja, é uma técnica que permite que uma máquina ou equipamento interaja com o ambiente. A máquina pode eventualmente aprender com a sua experiência, repetindo a operação milhares de vezes.
Temos também outros usos do aprendizado de máquina que incluem:
- Gestão de relacionamento com clientes;
- Inteligência de negócios;
- Sistemas de informação de recursos humanos;
- Veículos autônomos;
- Assistentes virtuais.
Conclusão
O tema “Aprendizado de máquina” ou Machine Learning, é com certeza muito vasto e implica em muitos conceitos e meios de colocar em prática.
Para cada tipo de necessidade ou situação, é que devemos escolher a técnica mais adequada. Isso porque existem dezenas de algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados.
E para cada um com sua própria abordagem de aprendizado. O Machine Learning, oferece uma ampla gama de aplicações no mundo real, sendo muito aplicado ultimamente nas indústrias buscando atingir objetivos específicos.
Esses métodos são inovadores, futuristas e incentivam a automação otimizando métodos e processos, além de reduzir custos.
Fonte bibliográfica base deste artigo:
https://www.ibm.com/br-pt/topics/machine-learning
https://www.tableau.com/learn/articles/top-machine-learning-methods
