Michael Chen | Estrategista de Conteúdo | 25 de novembro de 2024
O machine learning se tornou um termo conhecido nos últimos anos, à medida que o conceito deixou de ser ficção científica e passou a ser um fator-chave na forma como empresas e organizações processam informações. Com o ritmo de criação de dados crescendo exponencialmente, as ferramentas de machine learning são essenciais para organizações que buscam descobrir padrões, identificar tendências e traçar o caminho mais lucrativo a seguir.
Quão comum é o machine learning? Se você clicou em uma recomendação de um site de comércio eletrônico ou plataforma de streaming, foi notificado sobre o possível uso indevido de um cartão de crédito ou usou um software de transcrição, você já se beneficiou do machine learning. Ele é usado em finanças, assistência médica, marketing, varejo e muitos outros setores para extrair insights valiosos de dados e automatizar processos.
O machine learning (ML) é o subconjunto da inteligência artificial que se concentra na construção de sistemas que aprendem e são aprimorados à medida que consomem mais dados. A inteligência artificial é um termo amplo que se refere a sistemas ou máquinas que imitam a inteligência humana. O machine learning e IA são frequentemente abordados juntos, e os termos às vezes são usados de forma intercambiável, mas não significam a mesma coisa.
Resumindo, todo machine learning é IA, mas nem toda IA é machine learning.
Principais conclusões
O machine learning é uma técnica que descobre relacionamentos até então desconhecidos em dados pesquisando conjuntos de dados potencialmente muito grandes para descobrir padrões e tendências que vão além da simples análise estatística. O machine learning usa algoritmos sofisticados que são treinados para identificar padrões em dados, criando modelos. Esses modelos podem ser usados para fazer previsões e categorizar dados.
Observe que um algoritmo não é o mesmo que um modelo. Um algoritmo é um conjunto de regras e procedimentos usados para resolver um problema específico ou executar uma tarefa específica, enquanto um modelo é a saída ou resultado da aplicação de um algoritmo a um conjunto de dados.
Antes do treinamento, você tem um algoritmo. Após o treinamento, você tem um modelo.
Por exemplo, o machine learning é amplamente usado em assistência médica para tarefas que incluem análise de imagens médicas, análise preditiva e diagnóstico de doenças. Modelos de machine learning são ideais para analisar imagens médicas, como exames de ressonância magnética, raios-X e tomografia computadorizada, para identificar padrões e detectar anormalidades que podem não ser visíveis ao olho humano ou que um profissional de saúde sobrecarregado pode não perceber. Os sistemas de machine learning também podem analisar sintomas, informações genéticas e outros dados de pacientes para sugerir testes para doenças como câncer, diabetes e problemas cardíacos.
Os principais recursos do machine learning são
Existem quatro tipos principais de machine learning. Cada um tem seus próprios pontos fortes e limitações, tornando importante escolher a abordagem certa para a tarefa em questão.
O machine learning por reforço, como o machine learning por reforço não supervisionado, usa conjuntos de dados não rotulados e permite que algoritmos avaliem os dados. No entanto, o aprendizado por reforço difere na medida em que está trabalhando em direção a um objetivo definido, em vez de explorar dados para descobrir quaisquer padrões que possam existir. Com um objetivo em mente, o algoritmo prossegue em um processo de tentativa e erro. Cada movimento recebe feedback positivo, negativo ou neutro, que o algoritmo usa para aprimorar seu processo geral de tomada de decisão. Algoritmos de aprendizado por reforço podem trabalhar em um nível macro em direção ao objetivo do projeto, mesmo que isso signifique lidar com consequências negativas de curto prazo. Dessa forma, o reforço da aprendizagem lida com situações mais complexas e dinâmicas do que outros métodos, pois permite que o contexto do objetivo do projeto influencie o risco nas escolhas. Ensinar um computador a jogar xadrez é um bom exemplo. O objetivo geral é ganhar o jogo, mas isso pode exigir sacrifícios de peças à medida que o jogo continua.
Qual é melhor para suas necessidades? A escolha de uma abordagem supervisionada ou de um dos outros três métodos geralmente depende da estrutura e do volume dos seus dados, do orçamento e das horas que podem ser dedicadas ao treinamento e do caso de uso ao qual você deseja aplicar o modelo final. A falha ao sugerir uma blusa que combine com uma saia pode ser irrelevante. Mas a falha no diagnóstico de um tumor pode ter consequências sérias.
Como o próprio nome indica, o machine learning funciona criando modelos estatísticos baseados em computador que são refinados para um determinado propósito, avaliando dados de treinamento, em vez da abordagem clássica, em que os programadores desenvolvem um algoritmo estático que tenta resolver um problema. À medida que os conjuntos de dados são submetidos ao modelo de ML, a saída resultante é avaliada quanto à precisão, permitindo que os cientistas de dados ajustem o modelo por meio de uma série de variáveis estabelecidas, chamadas de hiperparâmetros, e variáveis ajustadas por algoritmos, chamadas de parâmetros de aprendizado.
Como o algoritmo se ajusta à medida que avalia os dados de treinamento, o processo de exposição e cálculo em torno de novos dados treina o algoritmo para se tornar melhor no que ele faz. O algoritmo é a parte computacional do projeto, enquanto o termo "modelo" é um algoritmo treinado que pode ser usado para casos de uso de palavras reais.
O escopo, os recursos e as metas dos projetos de machine learning determinarão o caminho mais apropriado, mas a maioria envolve uma série de etapas.
1. Colete e compile dados
O treinamento de modelos de ML requer muitos dados de alta qualidade. Encontrá-los às vezes é difícil, e rotulá-los, se necessário, pode exigir muitos recursos. Depois de identificar possíveis fontes de dados, avalie-as para determinar a qualidade geral e o alinhamento com os recursos existentes de integração/repositório de dados do projeto. Essas fontes formam a base de treinamento de um projeto de machine learning.
2. Selecione um algoritmo apropriado para gerar o modelo desejado
Dependendo se o projeto planeja usar o aprendizado supervisionado, não supervisionado ou semi-supervisionado, os cientistas de dados podem selecionar os algoritmos mais apropriados. Por exemplo, um projeto mais simples com um conjunto de dados rotulados pode usar uma árvore de decisão, enquanto o agrupamento (dividir amostras de dados em grupos de objetos semelhantes) requer mais recursos de computação, pois o algoritmo trabalha sem supervisão para determinar o melhor caminho para atingir uma meta.
3. Refine e prepare dados para análise
É provável que os dados recebidos não estejam prontos para serem usados. A preparação de dados limpa os conjuntos de dados para garantir que todos os registros possam ser facilmente ingeridos durante o treinamento. A preparação inclui uma série de tarefas de transformação, como estabelecer formatos de data e hora, unir ou separar colunas conforme necessário e definir outros parâmetros de formato, como dígitos significativos aceitáveis em dados de números reais. Outras tarefas principais incluem limpar registros duplicados, também chamados de desduplicação de dados, identificar e possivelmente remover discrepâncias.
4. Instrua o modelo por meio de treinamento
Após selecionar o modelo final desejado, o processo de treinamento começa. No treinamento, um conjunto de dados selecionados, rotulados ou não, é fornecido ao algoritmo. Nas execuções iniciais, os resultados podem não ser excelentes, mas os cientistas de dados farão os ajustes necessários para refinar o desempenho e aumentar a precisão. Em seguida, o algoritmo exibe os dados novamente, geralmente em quantidades maiores para ajustá-los com mais precisão. Quanto mais dados o algoritmo visualizar, melhor o modelo final deverá se tornar para fornecer os resultados desejados.
5. Avalie o desempenho e a precisão do modelo
Depois que o modelo tiver sido treinado com precisão suficiente, é hora de fornecer dados nunca antes vistos para testar seu desempenho. Muitas vezes, os dados usados para teste são um subconjunto dos dados de treinamento reservados para uso após o treinamento inicial.
6. Ajuste e aprimore os parâmetros do modelo
O modelo agora provavelmente está próximo da implementação. Execuções com conjuntos de dados de teste devem produzir resultados altamente precisos. Os aprimoramentos acontecem por meio de treinamento adicional com dados específicos, muitas vezes exclusivos das operações de uma empresa, para complementar os dados generalizados usados no treinamento original.
7. Inicie o modelo
Com os resultados otimizados, o modelo agora está pronto para lidar com dados nunca antes vistos no uso normal da produção. Quando o modelo estiver ativo, as equipes de projeto coletarão dados sobre como o modelo funciona em cenários reais. Isso pode ser feito monitorando as principais métricas de desempenho, como precisão, a correção geral das previsões do modelo e o recall, a proporção de observações positivas previstas corretamente. Considere também como as previsões do modelo estão afetando os resultados dos negócios na prática. Está gerando valor, seja no aumento das vendas de blusas ou em melhores diagnósticos?
A realização de auditorias e análises regulares do desempenho do modelo pode ajudar a identificar problemas ou distorções que possam ter surgido após a implementação e são essenciais para garantir que o modelo funcione de forma eficaz e atenda aos objetivos desejados.
Algoritmos são a parte computacional de um projeto de machine learning. Depois de treinados, os algoritmos produzem modelos com uma probabilidade estatística de responder a uma pergunta ou atingir uma meta. Esse objetivo pode ser encontrar determinados recursos em imagens, como “identificar todos os gatos”, ou detectar anomalias nos dados que possam indicar fraude, spam ou um problema de manutenção em uma máquina. Ainda outros algoritmos podem tentar fazer previsões, como quais peças de roupa um comprador também pode gostar com base no que está atualmente em um carrinho de compras.
Alguns dos algoritmos mais comuns usados em machine learning são os seguintes:
Além das redes neurais
O machine learning usa uma vasta gama de algoritmos. Embora os discutidos acima sejam os mais populares, aqui estão cinco algoritmos menos comuns, mas ainda úteis.
Otimização de gradiente | Cria modelos sequencialmente, concentrando-se em erros anteriores da sequência. Útil para detecção de fraude e spam. |
K-nearest neighbors (KNN) | Um modelo simples, mas eficaz, que classifica os pontos de dados com base nos rótulos de KNNs nos dados de treinamento. |
Análise de componentes principais (PCA) | Reduz a dimensionalidade dos dados identificando os recursos mais significativos. É útil para visualização e compactação de dados para, por exemplo, detecção de anomalias. |
Q-learning | Emprega um agente que aprende por tentativa e erro, recebendo recompensas por ações desejadas e penalidades por ações erradas. |
Máquina de vetor de suporte (SVM) | Cria um hiperplano para separar efetivamente os pontos de dados pertencentes a classes diferentes, como a classificação de imagens. |
O machine learning permite que as organizações extraiam insights de seus dados que talvez não fosse possível encontrar de outra forma. Alguns dos benefícios mais comuns da integração de machine learning em processos incluem:
Os projetos de machine learning são tão eficazes quanto o sistema e os recursos com os quais são construídos. Isso destaca a necessidade de investir em planejamento e preparação adequados.
Veja a seguir alguns dos desafios mais comuns enfrentados pelos projetos de machine learning:
O machine learning pode fornecer benefícios significativos para quase todos os setores e departamentos de uma organização. Se os números forem analisados e os dados existirem, o machine learning oferece uma maneira de aumentar a eficiência e obter novos tipos de engajamento. Casos de uso comuns de machine learning em todos os setores incluem o seguinte:
O Machine Learning no Oracle Database oferece um espectro de recursos e funcionalidades para acelerar o processo de machine learning. Com a capacidade de manter os dados dentro do banco de dados, os cientistas de dados podem simplificar o fluxo de trabalho e aumentar a segurança, aproveitando mais de 30 algoritmos integrados de alto desempenho, suporte para linguagens populares, incluindo R, SQL e Python, recursos automatizados de machine learning e interfaces no-code.
Para organizações com grandes conjuntos de dados, o machine learning no banco de dados com HeatWave MySQL dispensa a necessidade de mover dados para um sistema separado para machine learning, o que pode aumentar a segurança, reduzir custos e economizar tempo. O HeatWave AutoML automatiza o ciclo de vida do machine learning, incluindo a seleção de algoritmos, a amostragem inteligente de dados para treinamento, a seleção de recursos e o ajuste, o que geralmente economiza ainda mais tempo e esforço.
O resultado do machine learning é a capacidade de analisar e interpretar grandes quantidades de dados de forma rápida e precisa. Depois de treinados, os modelos de machine learning podem identificar, em segundos ou minutos, padrões, tendências e insights que poderiam levar semanas para serem detectados por seres humanos, ou que talvez nunca fossem percebidos. O resultado é uma tomada de decisão mais assertiva, melhor resolução de problemas e a capacidade de fazer previsões baseadas em dados. Além disso, os modelos de machine learning podem automatizar processos de rotina, economizando tempo e recursos. O machine learning está percebendo seu potencial para revolucionar o local de trabalho e impulsionar a inovação.
O machine learning é a chave para desbloquear valor em seus dados e o primeiro passo para um programa de inteligência artificial bem-sucedido.
Qual é a diferença entre IA e ML?
Inteligência artificial é o nome dado à ampla área da computação que se concentra na criação e no aprimoramento de sistemas para pensar como os humanos. O machine learning é um subconjunto desse campo que se concentra especificamente no aspecto computacional do processo de aprendizagem. Os dois termos são frequentemente usados como equivalentes e enfrentam desafios semelhantes, mas existem de forma independente, apesar dessa conexão.
Quais são os quatro principais tipos de machine learning?
Os quatro tipos de machine learning são os seguintes:
É difícil aprender machine learning?
Como qualquer outra técnica, conhecer os prós e contras do machine learning é um processo iterativo que requer tempo e dedicação. Um bom ponto de partida para o machine learning é ter uma base em linguagens de programação, como Python ou R, juntamente com algum conhecimento de estatística. Muitos elementos envolvidos na avaliação dos resultados do machine learning exigem a compreensão de conceitos estatísticos, como regressão, classificação, ajuste e parâmetros.
O que seria um exemplo de machine learning?
Um dos exemplos mais comuns de machine learning é um mecanismo de sugestão. No comércio eletrônico, isso é visto como uma sugestão de produto "você também pode gostar..." Na mídia de streaming de vídeo, isso é visto como ideias para o que assistir em seguida. Nesses casos, o algoritmo pega o histórico de um usuário e cria previsões sobre o que ele pode achar interessante, e quanto mais o usuário adiciona pontos de dados, mais o algoritmo pode refinar as previsões.