O aprendizado de máquina está revolucionando a forma como os computadores executam tarefas tradicionalmente consideradas exclusivas da inteligência humana. Nossa vida cotidiana está profundamente incorporada ao aprendizado de máquina, desde aplicativos de chatbot de IA que auxiliam até filtros de spam para nossos e-mails e telefones com recursos de IA. Mas o que exatamente é aprendizado de máquina? Este artigo explica o que é aprendizado de máquina e como funciona.
Algoritmos e dados estão no centro do aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina está na intersecção da inteligência artificial e da ciência da computação, aproveitando o poder dos dados e algoritmos para ensinar aos sistemas de computador como fazer previsões precisas. É possível usar o aprendizado de máquina para discernir o clima de uma música a partir de sua melodia ou para prever tendências do mercado de ações com base em padrões de dados históricos.
Qual é a diferença entre inteligência artificial e aprendizado de máquina?
Eles estão relacionados até certo ponto, mas são bastante diferentes
A magia do aprendizado de máquina está em seu afastamento do desenvolvimento de software tradicional. Ao contrário dos programas convencionais, onde um desenvolvedor codifica explicitamente os critérios para a tomada de decisões, os modelos de aprendizado de máquina aprendem com a experiência. Eles são treinados, não programados, utilizando grandes quantidades de dados.
Fonte: Lollixzc na Wikipédia
Um exemplo prático: playlists baseadas no humor
Considere um cenário em que um serviço de streaming de música deseja criar listas de reprodução que atendam a emoções específicas, como felicidade, tristeza ou relaxamento. O serviço utiliza um modelo de aprendizado de máquina treinado para identificar o clima das músicas com base em suas melodias, instrumentação, andamento e outros elementos musicais.
Coleção de dados
A primeira etapa envolve a coleta de um conjunto diversificado de dados de músicas, cada uma marcada com climas específicos por especialistas em música ou por meio de crowdsourcing a partir do feedback dos usuários. Essas tags podem incluir emoções como alegre, melancólica, enérgica ou calma.
O modelo analisa cada música para extrair características relevantes para a previsão do humor. Isso pode envolver a análise do andamento (velocidade da música), dinâmica (variações de volume) e estruturas harmônicas (progressões de acordes e linhas melódicas).
Treinamento de modelo
Com o conjunto de dados preparado, o modelo de aprendizado de máquina é treinado para associar padrões e características específicas da música ao seu humor marcado. Este treinamento envolve alimentar o modelo com as características de cada música e seu rótulo de humor correspondente, permitindo ao modelo aprender as complexas relações entre elementos musicais e emoções.
Previsão e aplicação
Depois de treinado, o modelo analisa a melodia de uma música não marcada, prevê seu clima e a categoriza na playlist apropriada. Por exemplo, uma música com andamento rápido, tom maior brilhante e ritmo animado pode ser classificada como alegre, enquanto um andamento lento, tom menor e dinâmica suave pode ser considerada melancólica.
Fonte: Priyanka Patel e Amit Thakkar
Explorando o aprendizado de máquina de diferentes maneiras
Existem muitas maneiras de treinar algoritmos de aprendizado de máquina, cada uma com prós e contras. De acordo com esses métodos e formas de aprendizagem, o aprendizado de máquina se enquadra em quatro categorias.
Aprendizado de máquina supervisionado
O aprendizado de máquina supervisionado é onde as máquinas aprendem com exemplos. Este processo envolve treinar máquinas usando conjuntos de dados claramente rotulados, o que significa que cada dado é emparelhado com a resposta correta. Aprende esta relação e depois aplica o que aprendeu para fazer previsões sobre dados novos e inéditos. Classificação e regressão são os dois principais tipos de aprendizagem supervisionada.
Classificação aborda problemas onde a saída é categórica. Pense nisso como classificar dados em intervalos. Por exemplo, um e-mail pode ser classificado como spam (sim) ou não spam (não), ou uma fotografia pode ser reconhecida como representando um homem ou uma mulher.
Regressão lida com a previsão de uma quantidade contínua e dados numéricos. Se a classificação consiste em classificar em grupos, a regressão consiste em prever um valor preciso dentro de um intervalo. Por exemplo, algoritmos de regressão são usados para analisar tendências de mercado, como prever preços de ações. Esses algoritmos identificam e usam as relações lineares entre variáveis de entrada e saída para fazer previsões.
Aprendizado de máquina não supervisionado
O aprendizado de máquina não supervisionado é onde as máquinas aprendem de forma independente, sem que lhes seja dito o que procurar. Imagine dar um quebra-cabeça a uma máquina sem mostrar a imagem na caixa. Ele deve descobrir como encaixar as peças com base em suas formas e padrões. Isso acontece na aprendizagem não supervisionada. As máquinas recebem conjuntos de dados sem rótulos ou respostas e devem discernir a estrutura e os padrões dos dados.
Esta exploração autoguiada é dividida em duas estratégias principais: agrupamento e associação. Uso de máquinas agrupamento para filtrar dados e agrupar itens com base em semelhanças ou diferenças. Um exemplo prático é como os varejistas online agrupam os clientes por comportamentos ou preferências de compra, permitindo estratégias de marketing personalizadas. Associação trata-se de encontrar relacionamentos e dependências entre itens. As regras de associação revelam esses tipos de padrões em grandes conjuntos de dados.
Esta técnica é popular para duas aplicações principais. Em primeiro lugar, é usado na análise da cesta de compras. Aqui, os varejistas identificam quais produtos os clientes costumam comprar juntos. Em segundo lugar, é empregado na mineração de uso da web. Isso melhora a navegação e o layout do site, analisando os padrões de atividade do usuário.
Aprendizado de máquina semissupervisionado
O aprendizado de máquina semissupervisionado atinge um equilíbrio entre suas contrapartes supervisionadas e não supervisionadas, aproveitando o melhor dos dois mundos. Imagine ensinar um programa de computador a distinguir entre comentários positivos e negativos em uma plataforma de mídia social.
O aprendizado de máquina semissupervisionado começa com um pequeno conjunto de comentários rotulados, ensinando o algoritmo a identificar sentimentos positivos e negativos. O algoritmo é liberado em um conjunto maior de comentários não rotulados, usando seu aprendizado inicial para inferir sentimentos nesse conjunto de dados mais amplo.
Este método combina a precisão dos dados rotulados com a escala dos dados não rotulados. É uma abordagem prática para desenvolver ferramentas de análise de sentimento para processar grandes quantidades de conteúdo de mídia social com o mínimo de entrada rotulada. Este método é útil quando a coleta de dados rotulados é cara ou demorada, mas há muitos dados não rotulados esperando para serem usados.
Aprendizagem por reforço
O aprendizado por reforço consiste no treinamento de algoritmos por meio do processo de tentativa e erro. Os algoritmos são colocados em um ambiente virtual onde executam ações, recebem feedback e aprendem com os resultados dessas ações. Esses algoritmos compreendem gradualmente seu ambiente e refinam suas estratégias para atingir objetivos específicos.
Por exemplo, ao jogar inúmeras partidas de xadrez, um algoritmo aprende a aprimorar suas táticas com base nos sucessos e fracassos de cada jogo. Este método de aprendizagem é adequado para tarefas que exigem uma série de decisões ou ações, como jogar um jogo ou gerar resumos a partir de textos. A essência da aprendizagem por reforço reside na sua capacidade de tomar sequências complexas de decisões, adaptando-se e melhorando constantemente através de feedback contínuo.
Fonte: Chris Butner no GitHub
A aprendizagem por reforço é categorizada em duas estratégias principais baseadas no feedback. Reforço positivo envolve recompensar o algoritmo quando ele executa uma ação desejável, incentivando-o a repeti-la. Reforço Negativo fortalece o comportamento, removendo ou evitando um resultado negativo.
O salto quântico do aprendizado de máquina
A computação quântica é conhecida por sua notável capacidade de processar conjuntos de dados complexos e executar cálculos em velocidades além do que é atualmente alcançável. Esta tecnologia tem potencial para romper as barreiras existentes enfrentadas pelos algoritmos clássicos de aprendizado de máquina.
A fusão da computação quântica com a inteligência artificial e a aprendizagem automática ainda está numa fase inicial. À medida que esta integração avança, melhorará a eficácia dos sistemas de aprendizagem automática, anunciando uma nova era de avanço tecnológico.
