Machine Learning e seus métodos

Luis Cyrino
5 set 2023
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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

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