O Machine Learning é uma área promissora e impactante da ciência da computação. Ele transforma dados em insights valiosos e predições precisas, impulsionando avanços em diversos campos. Embora possa parecer complexo, este artigo desmistifica o universo do Machine Learning, oferecendo uma introdução clara e acessível aos fundamentos essenciais. 

Abordaremos desde os princípios básicos, exploraremos os diferentes tipos de aprendizado, técnicas de preparação e avaliação de dados além das ferramentas indispensáveis para iniciar sua jornada no mundo do Machine Learning. Independentemente do seu nível de familiaridade com a tecnologia, este guia será uma valiosa fonte de conhecimento para compreender os conceitos fundamentais do Machine Learning. 

O Machine Learning é o processo de treinar um algoritmo para fazer previsões ou decisões com base em dados. O algoritmo aprende com os dados identificando padrões e relacionamentos, que ele pode usar para fazer previsões sobre novos dados. 

Ele é diferente da programação tradicional porque os sistemas são desenvolvidos de forma a aprender padrões e tomar decisões com base nesses padrões, em vez de seguir regras explicitamente definidas pelos programadores. Isso torna o sistema mais flexível e capaz de lidar com problemas complexos.

Exemplos de aplicativos do dia-a-dia que usam o Machine Learning

Uber: O aplicativo utiliza Machine Learning para prever o tempo estimado de chegada (ETA) do motorista e o horário em que o usuário chegará ao destino.

Google Adwords, Facebook Ads e Instagram Ads:  O Machine Learning otimiza a exibição de anúncios relevantes para cada usuário.

Aplicativos como o Face ID da Apple e o desbloqueio facial em smartphones Android utilizam Machine Learning para reconhecer rostos com grande precisão.

Para ilustrar como o Machine Learning funciona, considere a criação de um programa de computador que possa reconhecer um gato em uma imagem, usando duas abordagens diferentes:

A abordagem não Machine Learning: a introdução de um conjunto de características e regras no programa de computador que permitirão distinguir um gato em uma imagem. A grosso modo, para fins ilustrativos, o rosto é relativamente redondo, as orelhas são pontiagudas, tem quatro patas, etc., então a imagem se parece com a de um gato. É fácil deduzir que essa abordagem é um pouco limitada, já que muitos outros recursos podem combinar com um gato (dependendo do gato em si, da posição da câmera, da posição do gato, etc.).

A abordagem de Machine Learning: o uso computacional de um algoritmo de aprendizado de máquina alimentado por uma infinidade de imagens variadas de gatos. Tendo em conta a semelhança entre os gatos nas diferentes imagens, o programa inteligente será capaz de extrair as características comuns destas imagens e associá-las à entidade “gato”. Esta é uma abordagem mais eficiente.

A criação de um programa de computador com Machine Learning passa por várias etapas:

Na fase de dados de treinamento, o programa de aprendizado de máquina é alimentado com dados de treinamento para que ele possa extrair as características necessárias e construir sua base de conhecimento sobre um determinado padrão. Por exemplo, para ensinar um algoritmo de aprendizado de máquina a reconhecer um gato em uma imagem, é necessário fornecer uma coleção de imagens de gatos tiradas de diferentes perspectivas. Essas imagens permitem que o algoritmo identifique características comuns e as associe a um gato.

Na fase de algoritmos de aprendizado, o algoritmo é avaliado quanto à sua precisão usando dados de teste. Uma nova coleção de imagens de gatos é inserida no algoritmo para verificar se ele aprendeu corretamente. É importante que essas imagens sejam diferentes das utilizadas no treinamento, para que seja possível avaliar a capacidade do algoritmo de atuar em condições do mundo real e com imagens nunca antes vistas.

A fase de ajuste de parâmetros consiste na aplicação do conhecimento adquirido pelo algoritmo em situações reais. É quando o programa realiza deduções com base no que aprendeu anteriormente.

Assim como os seres humanos aprendem com a experiência e exemplos, o Machine Learning também aprende com os dados. Por exemplo, assim como uma criança aprende a reconhecer um cachorro depois de ver várias imagens de diferentes raças de cães, um modelo de Machine Learning pode aprender a identificar diferentes objetos ao reconhecer padrões em dados de imagens. Da mesma forma que os humanos aplicam o conhecimento aprendido em novas situações, um modelo de Machine Learning pode aplicar esse conhecimento para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados que não foram vistos durante o treinamento.

Existem três tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Cada tipo serve a uma função específica e tem várias aplicações.

Aprendizagem Supervisionada: é a forma mais comum de aprendizado de máquina. Neste tipo de aprendizado, a máquina é treinada com um conjunto de dados rotulados, onde cada dado está associado a uma variável alvo. O objetivo é aprender a relação entre as variáveis de entrada e a variável alvo. Com base nessa relação, a máquina faz previsões sobre novos dados.

Ela pode ser dividida em duas categorias: classificação e regressão. Na classificação, a variável alvo é categórica e o objetivo é prever a classe de uma nova observação. Já na regressão, a variável alvo é contínua e o objetivo é prever um valor numérico.

Por exemplo, um filtro de spam é um modelo clássico de aprendizado supervisionado. Ele é treinado com um conjunto de e-mails rotulados como spam ou não-spam. O objetivo é aprender a relação entre as palavras no e-mail e a probabilidade de ser spam. Com base nessa relação, a máquina pode prever se um novo e-mail é spam ou não.

Aprendizagem não supervisionada: é uma técnica de aprendizado de máquina em que a máquina é treinada em um conjunto de dados não rotulados. O objetivo é encontrar padrões nos dados sem saber previamente a variável alvo. Essa abordagem é comumente utilizada para explorar e visualizar dados.

Existem duas categorias principais de aprendizagem não supervisionada: agrupamento e redução de dimensionalidade. No agrupamento, o objetivo é agrupar dados semelhantes. Já na redução de dimensionalidade, o objetivo é diminuir o número de variáveis de entrada, mantendo as informações mais relevantes.

Por exemplo, a detecção de anomalias é uma aplicação prática da aprendizagem não supervisionada. A máquina é treinada em dados normais e consegue identificar pontos de dados que se desviam significativamente desse padrão.

Aprendizagem por reforço: é uma técnica de aprendizado de máquina em que a máquina aprende através da interação com o ambiente. Ela recebe feedback na forma de recompensas ou punições com base em suas ações, com o objetivo de maximizar a recompensa ao longo do tempo.

Essa abordagem é comumente utilizada em áreas como robótica, jogos e sistemas de controle. Um exemplo famoso é o AlphaGo, que venceu um campeão mundial humano no jogo de Go. A máquina aprendeu a jogar Go enfrentando a si mesma e recebendo feedback com base em suas vitórias ou derrotas.

A etapa de preparação de dados é crucial para o Machine Learning. É fundamental transformar os dados brutos em um formato compreensível para os algoritmos. A qualidade dos dados utilizados influencia diretamente nos resultados obtidos. A preparação de dados inclui a limpeza, transformação e integração dos mesmos.

Limpeza de dados

Na limpeza de dados, erros e inconsistências são removidos ou corrigidos. Esses erros podem surgir de diversas fontes, como falhas humanas, erros de digitação ou falhas no sistema. A limpeza é importante para garantir a precisão, consistência e completude dos dados. Algumas técnicas comuns incluem a remoção de registros duplicados, preenchimento de valores faltantes e correção de valores incorretos.

Transformação de dados

A transformação de dados consiste em converter os dados para um formato adequado aos algoritmos de aprendizado de máquina. Isso envolve técnicas como Escala, padronização e seleção de recursos. Escala garante que os dados estejam na mesma escala, enquanto a padronização garante que estejam dentro de um intervalo específico. A seleção de recursos é a escolha dos mais importantes do conjunto de dados.

Integração de dados

A integração de dados combina informações de diferentes fontes em um único conjunto. Essa etapa é crucial para que os algoritmos tenham acesso a um conjunto completo de dados, resultando em maior precisão. A integração pode ser desafiadora devido a diferentes formatos e estruturas. As técnicas comuns incluem a padronização dos dados e a resolução de conflitos de integração.

Em geral, a melhor maneira de preparar os dados depende do conjunto de dados e do algoritmo de Machine Learning utilizado. Alguns algoritmos podem exigir uma limpeza mais minuciosa dos dados, enquanto outros podem precisar de mais transformação. É importante entender os requisitos específicos do algoritmo e ajustar o processo de preparação de dados de acordo.

Por exemplo, vamos supor que estamos trabalhando com um conjunto de dados que contém informações dos clientes de e-commerce. Queremos usar esses dados para prever quais clientes têm maior probabilidade de fazer uma compra no futuro. Nesse caso, pode ser necessário limpar os dados, removendo registros duplicados ou corrigindo erros. Também pode ser necessário transformar os dados, ajustando os valores para que estejam na mesma escala.

A preparação dos dados é fundamental para o aprendizado de máquina. É uma etapa crítica que garante a qualidade dos dados utilizados e a precisão dos resultados obtidos. Ao entender os requisitos específicos do algoritmo de aprendizado de máquina, podemos adaptar o processo de preparação de dados para obter os melhores resultados possíveis.

No campo do Machine Learning ter acesso às ferramentas e recursos certos pode fazer toda a diferença no desenvolvimento e na implementação de modelos eficazes. Aqui estão algumas opções indispensáveis:

• Linguagens de programação comuns: Python e R são duas das linguagens de programação mais populares e poderosas para o desenvolvimento de modelos de Machine Learning. Sua sintaxe intuitiva e a vasta quantidade de bibliotecas disponíveis as tornam escolhas ideais para uma variedade de aplicações.

• Bibliotecas populares: Bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow e PyTorch são amplamente utilizadas na comunidade de Machine Learning. O scikit-learn é conhecido por sua facilidade de uso e eficiência em modelos clássicos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. TensorFlow e PyTorch, por outro lado, são amplamente utilizados em redes neurais e deep learning, oferecendo flexibilidade e desempenho excepcionais.

• Recursos online: Existem inúmeros recursos online disponíveis para aprender e aprimorar suas habilidades em Machine Learning. Cursos gratuitos oferecidos por plataformas como Coursera, edX e Udacity fornecem uma introdução abrangente aos conceitos fundamentais e às técnicas avançadas de Machine Learning. Além disso, fazer parte de comunidades de aprendizado, como fóruns online, grupos de estudo e redes sociais, pode proporcionar oportunidades valiosas de networking.

Ao aproveitar essas ferramentas e recursos, você estará bem equipado para explorar e dominar o fascinante campo do Machine Learning.

Marketing & Comércio

Existem muitos casos de uso de Machine Learning no marketing, como o uso de algoritmos na identificação automática de conteúdos visuais (imagens e vídeos) a fim de saber mais sobre os interesses dos usuários, suas atividades e as marcas às quais estão expostos. Outro caso de uso muito popular para os profissionais de marketing on-line é a análise dos dados de navegação dos usuários, a fim de associá-los a grupos de consumidores e prever suas próximas compras.

Segurança e segurança cibernética

A maioria dos softwares antivírus já o utilizam para aprender a reconhecer atividades irregulares e anomalias em sistemas de segurança cibernética pessoais e organizacionais. A esfera física também usa frequentemente o Machine Learning para reconhecimento facial ou a identificação de objetos suspeitos em espaços públicos, como aeroportos ou casas de shows.

Bancário e Instituições Financeiras

As instituições financeiras usam tecnologias de Machine Learning para diferentes finalidades: personalizar a oferta de seus clientes, avaliar riscos e combater fraudes. Cada vez mais instituições financeiras estão oferecendo pré-autorizações automatizadas baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina. O mesmo vale para a emissão automatizada (muitas vezes online) de cartões de crédito; Os algoritmos de Machine Learning avaliam a probabilidade de insolvência com base em parâmetros fornecidos pelo usuário. Outro exemplo é a detecção de fraude de cartão de crédito – algoritmos analisam os padrões de compra das pessoas e aprendem a distinguir entre como elas usam seus cartões de crédito versus o que parece ser fraudulento.

Seguro

A popularidade do Machine Learning continua a crescer entre as companhias de seguros. Os casos de uso são muitos e variados. Um exemplo é a automação de reclamações. Cada vez mais seguradoras estão oferecendo a coleta e análise visual de danos por meio de aplicativos móveis. As seguradoras também estão usando essa tecnologia para avaliar automaticamente a probabilidade de fraude de sinistros com base em dados de voz e texto.

Fabricação

Os fabricantes estão usando dados históricos (por exemplo, dados de sensores, registros de produção, etc.) para detectar os primeiros sinais de uma possível quebra de máquinas. Na garantia de qualidade, essa tecnologia possibilita reconhecer e reportar automaticamente defeitos de fabricação encontrados nas linhas de produção.

Logística e abastecimento

O Machine Learning é uma alavanca para as cadeias de abastecimento e para a logística. É frequentemente usada na análise das cadeias logísticas existentes para recomendar otimizações. Um dos casos mais populares seria a análise preditiva de estoques. Como os dados relacionados ao estoque são frequentemente cíclicos e sazonais, os algoritmos de aprendizagem de máquina utilizam os dados históricos de vendas para prever a demanda e ajustar os estoques conforme necessário.

Agricultura

O Machine Learning é uma tecnologia que tem demonstrado sua eficácia no mundo agrícola através de diversos casos de uso. Por exemplo, cada vez mais agricultores estão usando imagens aéreas e multiespectrais para identificar e localizar infestações agrícolas. O Machine Learning permite a digitalização automática dessas imagens e o reconhecimento dessas anomalias.

Farmacêutico

Os algoritmos são frequentemente usados na análise de dados moleculares e na descoberta de novos componentes químicos e farmacêuticos.

Conclusão

Neste artigo, exploramos os conceitos básicos do Machine Learning, desde os diferentes tipos até as ferramentas e recursos necessários para quem quer começar nessa jornada de descoberta e aprendizado. Apresentamos os três principais tipos de Machine Learning – supervisionado, não supervisionado e por reforço – e como cada um deles pode ser usado em diferentes situações. Analisamos as métricas de desempenho comuns e as técnicas de avaliação de modelos, fundamentais para garantir a eficácia e a capacidade de generalização dos modelos de Machine Learning.

Além disso, falamos sobre as ferramentas e recursos úteis disponíveis, como linguagens de programação, bibliotecas populares e recursos online, que podem ajudar tanto iniciantes quanto profissionais experientes a melhorar suas habilidades e se manter atualizados nesse campo em constante evolução.

Por último, ao entrar no mundo do Machine Learning, lembre-se de que a jornada de aprendizado é contínua e cheia de desafios. Com dedicação, prática e o uso inteligente dos recursos disponíveis, você estará preparado para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades oferecidas por esse fascinante campo da ciência da computação.