Os princípios básicos do aprendizado de máquina e IA nos negócios

Jun 11, 2023

Poucas inovações capturaram a imaginação do mundo como o Machine Learning (ML). Este subconjunto da Inteligência Artificial (IA) está a transformar as indústrias e a remodelar a forma como abordamos problemas complexos. Mas o que é exatamente o aprendizado de máquina e como os algoritmos aprendem e melhoram?

Introdução ao aprendizado de máquina:

Basicamente, o aprendizado de máquina é a arte e a ciência de treinar computadores para aprender com os dados. Em vez de serem explicitamente programadas para executar uma tarefa, as máquinas recebem dados e algoritmos que lhes permitem aprender padrões e relações dentro dos dados. Por meio desse processo, as máquinas podem fazer previsões, tomar decisões e identificar insights que muitas vezes são difíceis de serem descobertos pelos sistemas tradicionais baseados em regras.

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Agora, se eu lhe disser 2+2, você responderá 4. Se eu lhe perguntar 3+3, você responderá 6. Se eu perguntar 4+4, você responderá 8. Por que você acha que sabe disso? É porque você tem isso em sua memória.

Isso é o que chamamos de construtores de rótulos. Esses são rótulos estruturais que você já tem na cabeça com base em coisas que aprendeu no passado.

Agora, vamos mudar isso. se eu te disser 1+1 = 3, 2+2 = 5, e depois eu te perguntar 5+5, o que você vai me dizer? Você provavelmente me dirá 11. Isso ocorre porque você estudou o padrão.

Então o que acontece não é mágica. O aprendizado de máquina aprende por meio de alguns dados estruturais que você possui no banco de dados ou que você aprende por meio de um possível acesso aos dados. Da mesma forma que você estuda a tendência e o padrão para responder à pergunta, é isso que o aprendizado de máquina faz. É um subconjunto da inteligência artificial que imita a forma como o cérebro funciona.

Os blocos de construção do aprendizado de máquina incluem:

Dados : A base do aprendizado de máquina são os dados. Dados de qualidade são essenciais para treinar algoritmos de forma eficaz. Esses dados podem ser estruturados (como tabelas em um banco de dados) ou não estruturados (como imagens, textos e vídeos). Esses dados são o que a IA aprende e detecta padrões e tendências para tomar decisões futuras.

Características : recursos são atributos ou características extraídos dos dados que o algoritmo usa para fazer previsões. Por exemplo, em um sistema de detecção de spam por e-mail, os recursos podem incluir a frequência de certas palavras ou o comprimento do e-mail.

Modelo : O modelo é o coração do aprendizado de máquina. É uma representação matemática que aprende padrões e relacionamentos a partir dos dados fornecidos. Pense nisso como um conjunto de regras que o algoritmo refina à medida que processa mais dados. É como tentar modelar situações da vida real e dar ao algoritmo um conjunto de regras sobre o que fazer quando isso acontecer.

Algoritmo : Algoritmos são as instruções que orientam o processo de aprendizagem. Eles determinam como o modelo é ajustado com base nos dados fornecidos. Diferentes algoritmos são adequados para diferentes tipos de problemas.

Aqui estão alguns tipos muito interessantes de aprendizado de máquina;

Aprendizagem Supervisionada : Um dos tipos mais comuns de aprendizado de máquina é o aprendizado supervisionado. Nesta abordagem, o algoritmo é treinado em dados rotulados, o que significa que os dados de entrada são emparelhados com a saída correta. O algoritmo aprende a relação entre entradas e saídas, permitindo fazer previsões sobre dados novos e não vistos. Um exemplo clássico é a detecção de spam por e-mail, onde o algoritmo aprende a distinguir entre spam e e-mails legítimos.

Aprendizagem não supervisionada : A aprendizagem não supervisionada envolve o treinamento de algoritmos em dados sem saídas rotuladas. O objetivo é descobrir padrões, estruturas ou relacionamentos ocultos nos dados. Clustering e redução de dimensionalidade são tarefas comuns na aprendizagem não supervisionada. Por exemplo, o agrupamento pode agrupar clientes semelhantes para estratégias de marketing direcionadas.