Machine learning: as máquinas aprendem?

Tecnologias como Alexa, ChatGPT e geradores de imagens com inteligência artificial (IA) estão cada vez mais populares, mas o que elas têm em comum? Todas utilizam machine learning (ML) em seu desenvolvimento, e é sobre isso que falaremos hoje. Então, se quiser aprender mais sobre esse assunto, continue lendo!

O que é machine learning?

O machine learning, ou “aprendizado de máquina”, é um ramo da IA que, como o próprio nome sugere, consiste em a máquina aprender a imitar a inteligência humana. Então, respondendo a pergunta que dá nome a este artigo: sim, as máquinas são capazes de aprender. A partir de big data (grande quantidade de dados) e de algoritmos, o ML cria padrões, relações de ordem e conexões, para então ser capaz de automatizar tarefas, tomar decisões e fazer predições com o mínimo de intervenção humana.

O aprendizado de máquina pode ser encontrado em nosso dia a dia, por exemplo, quando fazemos compras online, usamos redes sociais, em sistemas de recomendação em sites e aplicativos, ou então em carros autônomos e em tecnologias já citadas anteriormente aqui, como Alexa, ChatGPT e geradores de imagens com IA.

Métodos de aprendizagem

O machine learning têm duas principais formas de aprender, e cada uma se difere pelo grau de participação humana desempenhado nesse processo.

As classificações mais comuns da metodologia de aprendizado são:

Aprendizagem supervisionada: é um dos métodos mais usados e que necessita de mediação humana para controlar conjuntos de dados rotulados, para que então seja possível a classificação desses dados e fazer predições com precisão.
Aprendizagem não supervisionada: nesse método há o ensino com dados não rotulados, assim, a máquina é treinada a identificar processos e padrões complexos sem que haja a necessidade de um humano fornecer um resultado específico definido.

Algoritmos de ML

Os algoritmos de machine learning são sequências ordenadas de regras, comandos e instruções, e são por meio deles que o aprendizado da máquina é possibilitado.

Alguns dos algoritmos mais utilizados são:

Regressão Linear: utiliza a relação linear entre certas variáveis de uma base de dados para fazer predições de valores numéricos. Esse algoritmo pode ser usado, por exemplo, na precificação de casas, baseando-se em número de cômodos, área do terreno, entre outras características. (Quer aprender mais sobre regressão linear? Leia: https://icmcjunior.com.br/regressao-linear-entendendo-a-correlacao-entre-variaveis/)
Regressão Logística: algoritmo usado para fazer predições de variáveis categóricas, como por exemplo, variáveis que possuem como resposta “sim/não”.
Redes Neurais: algoritmo que reconhece padrões e tem um papel importante em reconhecimento de imagem e discurso, e na criação de imagens, e que para isso, tenta simular o funcionamento do cérebro humano.
Clustering: consegue identificar padrões e agrupar os dados, baseando-se em características similares, ajudando a reconhecer padrões que os humanos venham a ignorar.
Árvore de Decisão: algoritmo que pode ser usado tanto para fazer predição de valores numéricos, como para a classificação de dados em categorias, e que estabelece regras para tomada de decisão, criando uma espécie de fluxograma que se assemelha a uma árvore.
Random Forest: é um algoritmo que faz a predição de valores ou categorias por meio da combinação dos resultados obtidos por certo número de árvores de decisão. (Já utilizamos o Random Forest em um de nossos cases de sucesso, para saber mais acesse: https://icmcjunior.com.br/case-luciana/)

Machine Learning na ICMC Júnior

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Referências

Autora: Gabriela Amaral

Machine learning: as máquinas aprendem?