O ramo de pesquisa sobre Inteligência Artificial (IA) trouxe uma série de avanços para a humanidade. Entre um dos mais relevantes é a capacidade de sistemas “aprenderem por conta própria”. Isso acontece a partir da identificação de padrões, associações, análise de dados e outros métodos que conferem essa habilidade humana às máquinas.
O chamado Machine Learning – que pode ser traduzido para “aprendizado de máquina” ou “aprendizagem de máquina” – não é um campo de estudo novo, mas que ainda não é muito bem compreendido por muitas pessoas. Afinal, como um sistema ou uma inteligência artificial é capaz de “aprender sozinha” e chegar a conclusões que seres humanos não conseguiriam mesmo depois de muito tempo?
É isso o que nós vamos entender a seguir, compreendendo o que é e como funciona o Machine Learning.
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IA e Machine Learning
O que é Machine Learning?
Como já foi explicado, Machine Learning é um campo de estudo da área de Inteligência Artificial. Trata-se de uma tecnologia que confere a capacidade de aprendizagem a sistemas através da construção de algoritmos, que são sequências lógicas que as máquinas precisam percorrer para oferecer um resultado.
Nesse campo de estudo, a palavra “algoritmo” é chave pois determina o conjunto de instruções por meio das quais as máquinas são capazes de aprender e criar novas soluções a partir desse aprendizado. Entretanto, a programação envolvida em Machine Learning é diferente daquela utilizada na criação de softwares.
Os algoritmos de Machine Learning são concebidos a partir de dados que serão analisados e as respostas (e os seus resultados) que são esperados a partir dessa análise. Ao fim desse processo, a própria máquina é a responsável por criar as suas regras e perguntas que poderão melhorar cada vez mais o sistema.
Como Machine Learning funciona?
O que acontece na prática é: um sistema de Machine Learning recebe uma grande quantidade de dados e precisa, com base neles, aprender o que se deseja. Na construção dos algoritmos de Machine Learning, diferentes métodos podem ser utilizados para esse fim.
Um dos mais populares são as redes neurais, um tipo de modelo computacional que se inspira no sistema nervoso central dos animais para realizar a identificação de padrões e o aprendizado de máquina. Contudo, muitos outros métodos podem ser usados para “treinar” as máquinas, como:
- Árvores de decisão
- Maximização de expectativas
- Redes bayesianas
- Decomposição de valores singulares
- Florestas aleatórias
- Análise do comportamento principal
- Descoberta de sequências e associações
- Mapas auto-organizáveis
O “treinamento de Machine Learning” – expressão bem comum utilizada nesse campo – pode obter resultados diferentes dependendo da ferramenta utilizada para afinar o sistema. Além disso, alguns métodos podem ser mais eficientes para tarefas específicas, como criação e associações ou identificação de padrões.
Modelos de treinamento de Machine Learning
O que foi descrito acima são os métodos (ou ferramentas) a partir dos quais os sistemas podem ser treinados. Porém, todos esses exemplos precisam estar inseridos dentro de um modelo de treinamento que determina qual é a abordagem a ser utilizada durante os testes.
Os modelos mais populares são:
- Aprendizado supervisionado
Aqui os algoritmos são treinados a partir de exemplos rotulados, como uma entrada de dados na qual o resultado já seja conhecido. Esse modelo de aprendizado pode ser usado para, por exemplo, antecipar transações comerciais e identificar fraudes em sistemas de pagamentos.
- Aprendizado não-supervisionado
Neste modelo a “resposta correta” não é informada e não há rótulos históricos para o treinamento. O objetivo é explorar os dados e tentar identificar algum padrão ou estrutura neles. A recomendação de itens para o varejo é um bom exemplo de aplicação.
- Aprendizado semi-supervisionado
Uma mescla entre os dois modelos anteriores, misturando dados rotulados e não-rotulados. Essa é uma boa abordagem para atingir os objetivos de classificação, regressão e previsão.
- Aprendizado por esforço
Bastante utilizado em jogos e na robótica, este modelo trabalha no sistema de “tentativa e erro”, favorecendo aquelas soluções que oferecem maiores recompensas. Nessa abordagem, o foco é a repetição até que a melhor política seja descoberta.
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