Nas últimas décadas, a indústria de tecnologia assistiu o maior crescimento nas áreas de inteligência artificial (IA) e, mais especificamente, de machine learning - que, em português, significa "aprendizado de máquina". Em um mundo em que os dados se tornaram um bem extremamente valioso, o machine learning ganhou muita relevância no atual ecossistema tecnológico.
Para que serve o machine learning?
O principal objetivo do machine learning é prover máquinas com a capacidade de aprender totalmente sozinhas, sem a necessidade de ter alguém para aperfeiçoar seus algoritmos. O objetivo é que, assim como a mente humana, as máquinas sejam capazes de aperfeiçoar seus próprios processos e assim executar suas tarefas com um grau de precisão cada vez maior. Para que o machine learning alcance seu máximo potencial, é necessário fornecer à máquina determinadas informações, seja através de arquivos carregados com uma infinidade de dados ou permitindo que a máquina colete dados por meio de suas próprias observações, sendo capaz, inclusive, de interagir com o mundo real.
Esse tipo de aprendizado através da coleta e interpretação de dados permitiu que as máquinas pudessem partir de tarefas relativamente simples para tarefas bem mais complexas. Inicialmente, as máquinas estavam preparadas para filtrar e-mails ou executar outras ações rotineiras, mas, com o tempo, receberam maior potência computacional e hoje são capazes de analisar e fornecer dados muito mais arrojados. Apenas um exemplo: essas máquinas podem analisar milhões de diagnósticos médicos que permitem, entre outros benefícios, detectar cânceres de maneira mais precisa. Mais exemplos? Elas conseguem também prever padrões de tráfego, permitindo planejar rotas com antecedência suficiente e podem até elaborar projetos de arquitetura em tempo real, apenas a partir do reconhecimento de uma determinada área.
Quais tipos de algoritmos existem no machine learning?
Quando se trata de inteligência artificial, existem três tipos principais de algoritmos de machine learning que são utilizados, dependendo de como a máquina será treinada e instruída para melhorar o desempenho da tarefa. O objetivo final é que a máquina execute ações de uma maneira cada vez mais otimizada, refinando padrões e comportamentos por meio de aprendizado contínuo.
Os três principais tipos de algoritmos de machine learning são Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não-supervisionada e Aprendizagem por Reforço. Para decidir qual tipo de algoritmo será necessário, é fundamental saber exatamente qual é o objetivo que queremos alcançar programando essa inteligência artificial.
Algoritmos de machine learning - Em direção à Data Science
Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada
Esse tipo de machine learning consiste em fornecer informações prévias às máquinas, para que elas tenham exemplos iniciais e possam expandir seus conhecimentos ao longo do tempo. Geralmente, isso é feito por meio de rótulos, o que significa que, quando programamos as máquinas, passamos a elas elementos devidamente rotulados para que mais tarde elas possam continuar rotulando novos elementos sem a necessidade de intervenção humana. Por exemplo, podemos enviar para a máquina imagens de carros, prédios, sinais de trânsito ou qualquer coisa relevante para a nossa tarefa, depois, dizemos o que é cada item e como queremos que sejam interpretados. Com esses exemplos iniciais, a máquina gera sua própria fonte de conhecimento para poder continuar atribuindo etiquetas quando reconhecer um carro, um prédio ou uma placa de trânsito.
Nessa modalidade de machine learning, as máquinas não se limitam ao treinamento só por meio de imagens, elas podem aprender a partir de vários tipos de dados - se elas forem abastecidas como sons ou conjuntos de caligrafia, por exemplo, elas poderão aprender a reconhecer vozes ou detectar padrões de escrita e então associá-los a uma pessoa em particular. As possibilidades dependem totalmente dos dados iniciais que são fornecidos à máquina.
Algoritmos de Aprendizagem Não-Supervisionada
Nesse caso, a máquina não recebe nenhum tipo de informação previamente rotulada sobre o que ela deveria reconhecer, o que significa que o equipamento não conta com uma base de conhecimento existente. Ao invés disso, são fornecidos dados em relação às características daquilo que a máquina precisa identificar e, a partir disso, ela precisa aprender a reconhecer essas características por conta própria. Essencialmente, esse tipo de algoritmo de aprendizagem exige que a máquina desenvolva sua própria base de conhecimento a partir de um conjunto de dados limitado. Acredite ou não, isso é o que mais se aproxima do modo como a mente humana aprende e se desenvolve!
A máquina aprende a analisar grupos usando um método conhecido como clustering, ou clusterização, que nada mais é do que agrupar os elementos de acordo com uma série de características que eles têm em comum.
Algoritmos de Aprendizagem por Reforço
Esse tipo de aprendizado automático é usado quando o objetivo é que os sistemas aprendam a partir das experiências adquiridas. Nesses casos, quando os humanos programam o algoritmo, eles definem qual deve ser o resultado final sem indicar a melhor maneira de alcançá-lo. Assim, a máquina é responsável por descobrir como atingir seu objetivo. A máquina é responsável por realizar uma série de testes nos quais obtém erros e acertos, aprendendo com aquilo que deu certo e descartando as outras ações que levaram ao fracasso. Em resumo, a máquina detecta padrões de sucesso repetidos várias vezes para se tornar cada vez mais eficiente.
Carros autônomos são um bom exemplo desse tipo de algoritmo de aprendizagem. Sua tarefa é muito clara: levar os passageiros ao destino pretendido. À medida em que os carros fazem cada vez mais viagens, eles descobrem melhores rotas, identificando atalhos, estradas com menos semáforos e muito mais. Isso permite otimizar suas jornadas e, portanto, realizar seu trabalho com mais eficiência.
Machine Learning vs Deep Learning
Embora muitos considerem as duas áreas intercambiáveis, a verdade é que o machine learning e o deep learning são dois campos muito diferentes. De forma geral, este último é um tipo de subconjunto do machine learning, pois sua concepção técnica e sua aplicação prática nada mais são do que um tipo de machine learning. É por isso que algumas pessoas frequentemente confundem os dois termos ou os usam de forma intercambiável.
Essencialmente, o que o deep learning faz é estruturar algoritmos para que eles formem uma rede neural artificial, permitindo o aprendizado e a tomada de decisões de forma autônoma. É precisamente aqui que mora a principal diferença entre as duas tecnologias. Para uma máquina programada com algum tipo de machine learning, um humano deve corrigir os erros cometidos pela máquina ajustando a configuração para impedir que ela falhe novamente. No entanto, um modelo de deep learning pode determinar por si só se a sua tarefa foi concluída com êxito ou não, utilizando sua própria rede neural.
No fim, como você pode perceber, existem possibilidades praticamente infinitas que surgem do crescimento exponencial do machine learning. É por isso que as empresas de tecnologia estão cada vez mais à procura de candidatos com amplo conhecimento em Data Analytics. Para aqueles que são apaixonados por IA e machine learning, o Bootcamp de Data Analytics da Ironhack é uma grande porta de entrada neste fascinante mundo tecnológico!
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