É praticamente impossível desenvolver produtos com impacto tecnológico na área de ti sem que não use machine learning – aprendizado de máquina, numa tradução literal para o português.
Dos carros autônomos aos algoritmos das redes sociais, não faltam exemplos de projetos complexos que usam a tecnologia que imita a maneira como os humanos aprendem e fazem conexões.
O desenvolvimento é complexo, mas é possível entender a base e os conceitos de tudo que cerca a tecnologia.
Deseja entender mais sobre o assunto? Veja o nosso post.
- O que é machine learning ou aprendizado de máquina?
- Entenda a evolução do machine learning!
- Qual a relação entre Python e machine learning?
- O que é o machine learning iterativo?
- Qual a importância do aprendizado de máquina?
- Quais as vantagens do machine learning?
- O machine learning tem alguma desvantagem?
- Quais os tipos de aprendizados de máquina?
- O que é e como funciona a clusterização?
- Quais são as métricas de avaliação em machine learning?
- Qual a relação entre o machine learning e o Big data?
- Quais as diferenças entre deep learning, machine learning, mineração de dados e inteligência artificial?
- Como criar um bom sistema de machine learning? Requisitos principais!
- Conheça as tendências do machine learning para o futuro!
- Como o machine learning pode ser usado? Principais aplicações!
- Como trabalhar com machine learning?? Principais aplicações!
Confira!
O que é machine learning ou aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão.
Nas últimas duas décadas, os avanços tecnológicos em armazenamento e poder de processamento permitiram alguns produtos inovadores baseados em aprendizado de máquina, como o mecanismo de recomendação da Netflix e carros autônomos.
Além disso, o aprendizado de máquina é um componente importante do crescente campo da ciência de dados. Por meio do uso de métodos estatísticos, os algoritmos são treinados para fazer classificações ou previsões e descobrir insights importantes em projetos de mineração de dados.
Esses insights posteriormente impulsionam a tomada de decisões em aplicativos e negócios, impactando de forma ideal as principais métricas de crescimento.
O que é um algoritmo?
Algoritmos, entre outras palavras, são passos que você precisa executar para a realização de uma tarefa ou solução de um problema. Ou seja, o algoritmo é o caminho que deve ser seguido para que um problema seja solucionado.
Aplicando esse conceito em nosso cotidiano, para fazermos um suco de laranja, precisamos seguir uma série de passos, tais como:
- Comprar as laranjas em uma quitanda ou mercado;
- Descascar as laranjas com uma faca;
- Espremer as laranjas manualmente ou utilizando um espremedor;
- Adicionar água para diluir o caldo da laranja;
- Adoçar o suco com açúcar ou adoçante de sua preferência.
Observe que precisamos realizar uma série de passos para chegar ao nosso objetivo, que era de tomar um suco de laranja. No caso, esses passos, que parecem uma árvore de decisão com várias possibilidades, seriam o que chamamos de algoritmo.
Qual a importância do aprendizado de máquina?
Um dos pontos mais interessantes a respeito do machine learning é o fato de que essa tecnologia tem um potencial ilimitado e pode ser aplicada em diversas áreas. Por exemplo, uma empresa interessada em desenvolver produtos e serviços mais personalizados pode fazer uso do aprendizado de máquina para compreender mais a fundo as demandas e interesses de clientes.
Além disso, é válido ressaltar que a tecnologia também pode ser usada em prol da ciência, realizando tarefas como auxiliar médicos a fazer diagnósticos e até mesmo no estudo de doenças.
Para se ter uma ideia, em 2020, a organização OpenAI, apresentou ao mercado a tecnologia GPT-3, que consegue, por exemplo ter habilidade da escrita, nas mais variáveis línguas.
Portanto, não é um exagero dizer que o machine learning é uma tecnologia que rompe barreiras, afinal, ela abre espaço para que diversas áreas e atividades úteis sejam otimizadas, o que beneficia a sociedade como um todo.
Qual a relação entre Python e machine learning?
Toda interação existente nas máquinas, para que elas tenham comportamentos corretos, é necessária uma pessoa desenvolvedora para escrever os códigos em uma linguagem de programação. No caso, essa linguagem é responsável por passar comandos para a máquina sobre como ela deve funcionar e executar suas funções.
Uma dessas linguagens é a linguagem Python, muito utilizada para esse fim devido a sua simplicidade e a presença de várias bibliotecas para auxiliar os desenvolvedores e desenvolvedoras a terem maior produtividade e economia de tempo.
O que é o machine learning iterativo?
É o processo que independe de ação humana para associação de dados. Em grande quantidade, as associações feitas pelos humanos poderiam resultar em erros, ou seja, o processo interativo seria uma melhoria entre as associações que ocorrem entre os elementos e os dados.
Na primeira etapa do processo de machine learning, quando ele é implementado, o processo é observado por pessoas, para, depois disso, serem automatizados. Com o tempo, elas geram cada vez mais precisão na geração dos resultados das associações entre os dados.
Quais as vantagens do machine learning?
As vantagens do machine learning são as seguintes:
- Automatização de processos: tarefas repetitivas para nós, seres humanos, podem ser adaptadas para serem feitas de forma automática por meio de robôs, gerando alto ganho de produtividade;
- Redução de custos: além de gerar economia com possíveis desperdícios de recursos na produção, também há um aprimoramento na mão de obra para ser utilizada;
- Melhor gerenciamento das informações: como as empresas fazem a manipulação de uma carga alta de dados, o armazenamento destes pode ser difícil de ser realizado. Utilizando machine learning, você terá garantia que os dados estão sendo bem gerenciados;
- Soluções diversas: para diversas áreas, além de existirem soluções prontas para serem utilizadas em determinado problema, também há a prevenção de riscos, podendo antecipar uma perda antes mesmo dela ocorrer.
- Experiência do usuário: com a utilização do machine learning, podemos fornecer uma experiência do usuário valiosa, com a personalização de resultados, por exemplo.
O machine learning tem alguma desvantagem?
O principal efeito colateral que essa técnica pode apresentar é ela não ser utilizada da forma correta, comprometendo as informações ou causando danos na produção de dados. Contudo, se por trás dessa manipulação existirem pessoas profissionais qualificadas para o software ou aplicação em questão, os resultados serão positivos.
Quais os tipos de aprendizados de máquina?
Como pudemos notar, o machine learning é uma tecnologia que permite a softwares e a aplicativos aprender por conta própria, identificando assim o modo mais eficiente para realizarem determinadas tarefas. Esse aprendizado pode ser feito de três modos diferentes. Continue a leitura e entenda como cada um deles funciona!
Aprendizado supervisionado
Como o próprio nome sugere, o aprendizado supervisionado trata-se de uma modalidade do machine learning em que o aprendizado de máquina e supervisionado pelas pessoas responsáveis pelo seu desenvolvimento.
Nesse tipo da tecnologia, o time de desenvolvimento apresenta ao sistema uma série de eventos com seus respectivos resultados. Cabe ao sistema compreender os fatores que contribuíram para que os resultados, que lhe foram apresentados, fossem alcançados e então utilizar esse conhecimento para prever resultados de eventos parecidos.
Aprendizado semi supervisionado
No aprendizado semi supervisionado, somente alguns dados de uma grande quantidade são supervisionados. Esse tipo de aprendizado tem como meta a realização do treinamento de categorias de classificação em situações que existam um pequeno conjunto de dados rotulados com um conjunto grande de dados não rotulados.
Assim, uma das motivações para o aprendizado semi supervisionado é o caso de um dado não rotulado ser coletado de forma automática, sem necessitar de um filtro de classificação. Já para coletar um dado rotulado, é necessário fazer uma análise mais complexa, que pode ter um custo alto com pessoas profissionais especializadas.
Aprendizado não supervisionado
No aprendizado não supervisionado, o time de desenvolvimento não informa ao sistema resultados previamente estabelecidos. Nessa modalidade do aprendizado da máquina, é fornecido apenas o acesso a uma série de dados.
Nesse caso, a missão do software é identificar padrões nos dados e obter indicadores úteis. Essa tecnologia pode ser aplicada em diversos setores, como na área científica, em que ela pode ser aplicada para criar modelos de previsão do clima.
Aprendizado por reforço
No método de aprendizado por reforço, o sistema tem a prerrogativa de interagir com o ambiente, testando uma série de atitudes e decisões, em busca daquelas que entreguem os melhores resultados. Desse modo, por meio da tentativa e erro, o software em questão se torna capaz de definir os meios mais inteligentes para realizar uma tarefa.
O que é e como funciona a clusterização?
A clusterização significa o agrupamento dos objetos em subconjuntos chamados clusters. Com eles, você consegue ter um bom dimensionamento de como está a estrutura de seus dados, identificando padrões de comportamento que possam ser similares entre eles.
Essa técnica está presente no aprendizado não supervisionado e não existe uma clusterização certa ou errada conforme a análise que está sendo feita, pois, cada análise pode ter variáveis e resultados diferentes entre elas.
Quais são as métricas de avaliação em machine learning?
Acurácia
A acurácia avalia o percentual de acertos de uma determinada análise. Seu cálculo é feito pela divisão entre o total de acertos e o total de itens existentes. Por exemplo, se uma pessoa candidata acertar 7 questões de 10 em uma prova, sua acurácia será = 7 / 10 = 70%.
Sensibilidade
A sensibilidade, também chamada revocação, avalia a capacidade de detecção de resultados que possam ser classificados como positivos.
Precisão
A precisão avalia qual foi a quantia de verdadeiros positivos dentre a soma de todos os valores positivos dentro de um conjunto.
Especificidade
A especificidade é o oposto da sensibilidade, pois, avalia a capacidade de detecção de resultados que possam ser classificados como negativos.
F-score
Essa métrica utiliza a precisão e a revocação como base em seu cálculo. Ela é calculada pelo produto entre a precisão e a sensibilidade dividido pela soma de ambas, multiplicada por 2:
Curva ROC
A curva ROC, em Inglês, representa: Receiver Operating Characteristic Curve ou Curva Característica de Operação do Receptor, é um gráfico que deixa avaliarmos um classificador do tipo binário.
Ele é influenciado pelos valores da sensibilidade e especificidade. Com base nos pontos de corte, ele permite analisar qual o melhor classificador dos que foram dispostos no gráfico.
Qual a relação entre o machine learning e o Big data?
O Big Data se trata de como os dados e as informações são guardados, juntados, categorizados e, se necessário, atualizados. Isso, em grande parte das vezes, ocasiona um volume muito grande de dados. E, nesse caso, será que nós humanos conseguimos fazer revisões periódicas, processar, fazer análises, com um volume e variedade de dados muito grande? Não. É aí que o machine learning entra na história.
Como o machine learning aprende as regras de como funcionam os dados de forma autônoma, buscando padrões neles, unindo Big Data com machine learning conseguimos coletar dados e guardá-los, independentemente do tamanho, para logo em seguida analisá-los de forma rápida.
Quais as diferenças entre deep learning, machine learning, mineração de dados e inteligência artificial?
Apesar desses conceitos serem bastante similares entre si, há algumas diferenças presentes neles. Vamos a elas:
Machine learning
O objetivo do machine learning é o entendimento dos dados por partes das máquinas, para poderem desempenhar suas respectivas funções. Esse aprendizado pode ser automatizado, devido às tarefas se tornarem repetitivas caso sejam feitas por humanos.
Deep learning
O Deep Learning utiliza tipos especiais de redes neurais para encontrar algum padrão em uma quantidade de dados complexa e grande. Ela utiliza apenas algoritmos para realizar essa tarefa, sem a necessidade de observação humana.
Mineração de dados
Enquanto a mineração de dados é utilizada para obtenção de regras de dados, gerar insights deles, o machine learning é responsável por ensinar regras ao computador e aprender com elas para executar determinadas funções. Com a mineração de dados, podemos extrair dados de qualquer local, enquanto machine learning seria a leitura do equipamento do software presente na aplicação.
Inteligência artificial
Enquanto a inteligência artificial é responsável por ser capaz de realizar imitações das habilidades humanas, o machine learning seria um ramo da inteligência artificial destinado ao treinamento de máquinas para que elas aprendam a manipular dados.
Como criar um bom sistema de machine learning? Requisitos principais!
Para a criação de qualquer sistema que utilize machine learning, é necessário ter dados. Em alguns casos, usar até o pensamento computacional. De todo modo, dados precisam se comunicar com o objeto do estudo que está sendo analisado. Devemos definir, primeiramente, onde e como os dados serão coletados, para organizar e manipular eles da forma correta.
Depois disso, é necessário definir com clareza qual o assunto que será analisado e as regras que o mesmo terá para cada situação. Por conseguinte, deverá ser feita uma interpretação dos dados e das técnicas utilizadas para apresentar o resultado de todo estudo feito ao usuário ou usuária, informando quais métodos foram utilizados e quais premissas foram adotadas.
Conheça as tendências do machine learning para o futuro!
A tendência é que o futuro da utilização do machine learning cresça cada vez mais e empresas invistam nesse tipo de tecnologia. Em meados de 2022, cerca de 80% das empresas já utilizavam algum tipo de solução que envolvia machine learning.
Ou seja, há uma movimentação para cada vez mais as tarefas serem automatizadas, sendo necessário que as empresas fiquem atentas às principais tendências existentes no mercado, para terem um diferencial a ser apresentado perante a sua concorrência.
Há a possibilidade de alguns eventos ocorrerem no futuro, tais como a presença do machine learning na nuvem, ou ainda, o desenvolvimento de soluções mais robustas utilizando tanto machine learning como deep learning.
Como o machine learning pode ser usado?
Apenas observando a definição de cada modelo de machine learning pode ser difícil entender a fundo o seu funcionamento. Por isso, preparamos três exemplos práticos para que esse conceito se torne mais intuitivo. Acompanhe!
1 – Cálculo de frete
Embora não aparente, a tarefa de calcular o frete pode ser muito complexa. Afinal, ela deve ser feita com base em uma série de fatores que podem variar, como o preço dos combustíveis, impostos, pedágios e o pagamento dos responsáveis por transportar a mercadoria.
Por meio do aprendizado de máquina supervisionado, porém, um software pode analisar cada um desses fatores, assim como os custos de fretes anteriores, para definir uma tabela de preços alinhada à realidade do mercado.
2 – Segmentação de clientes e otimização de vendas
Para prestar a seus clientes um atendimento personalizado, uma empresa deve compreender seus anseios e padrões de compra, o que abre espaço para que seu time de gestão crie estratégias mais eficientes de venda e retenção.
Nesse cenário, um software que utiliza o aprendizado não supervisionado pode analisar todos os dados relacionados à interação entre a empresa e seus clientes e, assim, identificar padrões que indiquem grupos de clientes, por fatores como produtos comprados e a interação entre o cliente e a empresa. Com isso, é possível fazer ofertas mais direcionadas e organizar processos de venda de um modo mais eficiente.
3 – Elaboração de carteiras de investimento
Em um mercado dinâmico, em que diversas variáveis podem afetar o preço de ações, o uso do aprendizado de máquina tem o potencial de tornar a realização de investimentos mais eficiente.
Por meio do aprendizado por reforço, por exemplo, o sistema é capaz de usar dados relacionados a carteiras de ativos criadas anteriormente e, com base nos resultados, positivos e negativos, elaborar uma carteira de acordo com as escolhas que entregaram resultados mais positivos. É válido ressaltar que esse processo pode ser completado pelo aprendizado supervisionado e pelo não supervisionado.
Ao fazer uso do aprendizado supervisionado, o sistema pode considerar fatores que influenciaram de forma clara o preço dos ativos, como a taxa de juros ou políticas do governo. O aprendizado não supervisionado, por sua vez, podem filtrar dados cuja visualização é mais complexa, e assim gerar padrões que antes não seriam considerados.
4 – Petróleo e Gás
O machine learning, nesse caso, pode ser utilizado para prever possíveis falhas existentes nos sensores das refinarias. Além disso, pode realizar a análise de minerais existentes no solo, bem como tornar a distribuição desse combustível mais eficiente e com redução de custos.
6 – Serviços Financeiros
O machine learning, nesse caso, pode ser utilizado para prevenção de fraudes, como compras irregulares em cartões de crédito. Além disso, também pode ser utilizado para identificar oportunidades de investimento, para apontar qual o melhor momento para se investir na bolsa de valores, por exemplo.
7 – Governo
O machine learning, nesse caso, também pode ser utilizado para prevenção de fraudes, como roubos de identidade e vazamento de informações. Podemos também levantar oportunidades para aumentar a eficiência e ter economia de dinheiro, baseado em sensores de diversos tipos.
8 – Transportes
O machine learning, neste caso, auxilia na melhor rota a ser feita de um determinado local a outro, quais serão os possíveis problemas que poderão ser encontrados. Aqui, a análise de dados é feita para identificar possíveis padrões e tendências em comum, possibilitando o aumento dos lucros.
Como trabalhar com machine learning?
A seguir, veremos como você pode se tornar um profissional dedicado ao estudo do machine learning.
O que faz um profissional de machine learning?
As responsabilidades dessa pessoa profissional incluem são:
- Criação e elaboração de algoritmos para serem utilizados em sistemas inteligentes;
- Revisão dos resultados dos testes e possíveis ajustes, caso necessário;
- Verificação da existência de padrões existentes no Big Data;
- Automatização de tarefas.
Quais as habilidades necessárias para trabalhar com machine learning?
A principal habilidade é saber como funciona a linguagem Python. Além disso, você também deverá saber como utilizar as operações estatísticas no estudo das ciências de dados. Você não precisa ser uma pessoa considerada profissional em Matemática, mas, ter uma base em estatística será primordial para sua jornada no machine learning.
Como está o mercado de trabalho para machine learning?
É uma área que está em crescente expansão, devido ao fato da alta procura das empresas por profissionais de machine learning. Processos envolvendo automatizações de robôs apresentam um crescimento de 20% ao ano, podendo atingir o valor de cerca de 5 milhões de dólares até o ano de 2024.
Qual a média salarial?
Por trabalhar com algoritmos complexos e ter que elaborar automatizações para analisar uma grande carga de dados, o salário de uma pessoa profissional que trabalhe com machine learning pode chegar a R$ 8140,00.
O machine learning seria a capacidade de uma máquina aprender a realizar operações baseado em um conjunto de algoritmos fornecido pela pessoa programadora. Com isso, podemos ter um ganho de produtividade, economia de custos e de tempo e um melhor gerenciamento das informações, em como elas ficarão dispostas.
Para isso, uma pessoal profissional de machine learning deverá ter conhecimentos na linguagem de programação Python. A procura das empresas por profissionais desse tipo está cada vez mais alta, devido à recorrência da automatização de tarefas. O machine learning pode ser aplicado em diversas áreas para a resolução de diversos tipos de problemas.
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