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Machine Learning (Aprendizado de Máquina): Como funciona, tipos e aplicações

O que é Machine Learning?


Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo do campo da inteligência artificial que faz uso de modelos estatísticos para desenvolver previsões. É frequentemente descrito como uma forma de modelagem preditiva ou análise preditiva e, tradicionalmente, tem sido definido como a capacidade de um computador de aprender sem estar explicitamente programado para fazê-lo.


Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo do campo da inteligência artificial que faz uso de modelos estatísticos para desenvolver previsões.
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo do campo da inteligência artificial que faz uso de modelos estatísticos para desenvolver previsões.

Em termos técnicos básicos, a aprendizagem de máquinas utiliza algoritmos que levam dados empíricos ou históricos, os analisam e geram resultados com base nessa análise. Em algumas abordagens, os algoritmos trabalham primeiro com os chamados "dados de treinamento" e depois aprendem, predizem e encontram maneiras de melhorar seu desempenho ao longo do tempo.


O que é Inteligência Artificial (IA)?


Na ciência da computação, o campo da inteligência artificial como tal foi lançado em 1950 por Alan Turing. Com o avanço do hardware informático nas décadas seguintes, o campo da IA cresceu, com investimentos substanciais tanto do governo quanto da indústria. Entretanto, houveram obstáculos significativos pelo caminho e o campo passou por várias contrações e períodos de silêncio.


Mais trabalho foi feito nos anos 80, e em 1997, o computador de xadrez da IBM, Deep Blue, venceu o Grandmaster Gary Kasparov, um marco na comunidade da IA. Em 2016, o mestre de batidas AlphaGo do Google, Lee Se-Dol, outro marco importante.


Outros avanços da IA nas últimas décadas incluem o desenvolvimento da robótica e também do software de reconhecimento da fala, que melhorou drasticamente nos últimos anos.


Tipos de aprendizagem de máquinas


Há três abordagens principais para a aprendizagem de máquinas:

  1. Supervisionada

  2. Sem supervisão

  3. Aprendizagem de reforço

Há também abordagens híbridas, incluindo a aprendizagem sem supervisão, que pode ser adaptada ao problema que um pesquisador está procurando resolver. Cada abordagem tem pontos fortes e fracos específicos, e algumas técnicas são mais adequadas a tipos particulares de problemas do que outras.


No aprendizado supervisionado, o computador é treinado em um conjunto de entradas e saídas de dados, com o objetivo de aprender uma regra geral que mapeia as entradas dadas para as saídas dadas.


Dois tipos principais de aprendizagem supervisionada são:

  1. Classificação, que implica a previsão de uma etiqueta de classe, e;

  2. Regressão, que implica a previsão de um valor numérico.

Na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo de aprendizagem não recebe este tipo de orientação; em vez disso, ele trabalha para descobrir o padrão ou a estrutura na entrada por si só.


Dois tipos principais de aprendizagem não supervisionada são:

  1. Agrupamento, que envolve descobrir grupos dentro do conjunto de dados que compartilham características semelhantes, e;

  2. Estimativa de densidade, que envolve a avaliação da distribuição estatística do conjunto de dados.

Os métodos de aprendizagem sem supervisão também incluem a visualização com os dados e a projeção, o que reduz as dimensões dos dados, uma forma de simplificação.


No aprendizado de reforço, o computador e os algoritmos enfrentarão um problema em um ambiente dinâmico e, como trabalha para realizar um determinado objetivo, receberá feedback (recompensas), o que reforçará seu aprendizado e esforço na busca de objetivos.


O exemplo do AlphaGo é um caso de aprendizagem de reforço; os algoritmos de aprendizagem de reforço incluem Q-learning, aprendizagem por diferenças temporais e aprendizagem de reforço profundo.


Exemplos de aplicação da aprendizagem de máquinas


No mercado financeiro, o aprendizado de máquina é usado para automação, otimização de carteiras, gerenciamento de riscos e para fornecer serviços de consultoria financeira a investidores (robôs consultores).


Para automação na forma de negociação algorítmica, os negociadores humanos construirão modelos matemáticos que analisam notícias financeiras e atividades comerciais para discernir as tendências do mercado, incluindo volume, volatilidade e possíveis anomalias.


Estes modelos executarão negociações com base em um determinado conjunto de instruções, permitindo uma atividade sem envolvimento humano direto, uma vez que o sistema esteja instalado e funcionando.


Para otimização de carteiras, as técnicas de aprendizado de máquina podem ajudar na avaliação de grandes quantidades de dados, determinando padrões e encontrando soluções para determinados problemas no que diz respeito ao equilíbrio entre risco e recompensa.


Para o gerenciamento de risco, o aprendizado de máquina pode ajudar nas decisões de crédito e também na detecção de transações ou comportamentos suspeitos, incluindo os esforços de conformidade e a prevenção de fraudes.


Para serviços de consultoria financeira, o aprendizado de máquinas tem apoiado a mudança em direção a robôs consultores para alguns tipos de investidores de varejo, ajudando-os com seus objetivos de investimento e economia.


Além de uma série de outras aplicações, como por exemplo, nas indústrias, linhas de produção, testes automatizados de máquinas; e nos mais diversos setores como, setor automobilístico, setor da saúde, varejo, aeroespacial, agricultura, etc.


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