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Machine Learning: o que é, como funciona e aplicações práticas

Por Renata Lopes
Conteúdos do artigo

Entenda como o Machine Learning permite que sistemas aprendam a partir de dados e melhorem sua performance ao longo do tempo.

Machine Learning é um dos campos mais empolgantes da tecnologia hoje em dia. É uma abordagem para desenvolver programas que aprendem com dados, em vez de serem explicitamente programados para executar uma tarefa específica.

Com a explosão do Big Data e da Inteligência Artificial, o Machine Learning tornou-se uma ferramenta poderosa para empresas e pesquisadores em muitas áreas diferentes.

O que é Machine Learning?

Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina, em português) é um subconjunto de Inteligência Artificial (IA) que permite que um sistema aprenda a partir de dados e melhore sua performance em uma determinada tarefa ao longo do tempo. Para isso, utiliza-se algoritmos que analisam dados e identificam padrões, permitindo que o sistema aprenda a partir desses padrões e faça previsões ou tomadas de decisão.

Ou seja, em vez de criar um código com instruções detalhadas para uma tarefa específica, os programadores fornecem aos computadores uma grande quantidade de dados e um conjunto de algoritmos que buscam encontrar padrões e relacionamentos nesses dados. À medida que o modelo recebe mais dados, ele se torna mais preciso para prever resultados futuros, classificar novos dados ou tomar decisões com base nesses padrões.

Aplicamos essa técnica em problemas que envolvem grande quantidade de dados e que não se resolvem com abordagens tradicionais de programação.

Linguagem de programação para Machine Learning

Uma das linguagens de programação mais utilizadas para desenvolver modelos de Machine Learning é Python, e uma das principais razões é a grande quantidade de bibliotecas e frameworks disponíveis para os usuários.

Essas bibliotecas fornecem aos desenvolvedores uma ampla variedade de ferramentas e recursos para ajudá-los a construir modelos de maneira rápida e eficiente. Algumas das bibliotecas mais populares incluem Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Essas bibliotecas fornecem aos desenvolvedores acesso a uma ampla variedade de algoritmos, bem como ferramentas para pré-processamento de dados, avaliação de modelos e muito mais.

Além disso, Python é uma linguagem altamente fácil de ler e escrever, o que torna mais fácil para os desenvolvedores trabalharem juntos em projetos complexos. A sintaxe clara e concisa da linguagem também ajuda a reduzir o tempo necessário para desenvolver e depurar modelos de Machine Learning.

Machine Learning x Inteligência Artificial

Machine Learning e Inteligência Artificial são conceitos diferentes, apesar de muitas pessoas os utilizarem como sinônimos.

Inteligência Artificial é um campo mais amplo, que engloba diversas técnicas e abordagens para construir sistemas que realizam tarefas que, de outra forma, humanos realizariam. Já o Machine Learning é uma das técnicas utilizadas na Inteligência Artificial para permitir que sistemas aprendam a partir de dados.

Em outras palavras, Machine Learning é uma técnica específica utilizada na construção de sistemas de Inteligência Artificial. É importante destacar que a Inteligência Artificial não se resume apenas ao Machine Learning, e que existem outras técnicas e abordagens que também são utilizadas para construir sistemas de IA.

Tipos de machine learning

Existem três principais tipos de machine learning: supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Modelos supervisionados

No modelo supervisionado, alimentamos o sistema com um conjunto de dados de treinamento que já possui as respostas corretas para um determinado problema. A partir desses dados, o sistema aprende a fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados.

Em um problema de classificação de imagens, alimentamos o sistema com um conjunto de imagens já rotuladas (por exemplo, com a informação de que a imagem é de um gato ou de um cachorro). Com base nesses dados, treinamos o sistema para reconhecer as características que distinguem um gato de um cachorro e, a partir daí, seria capaz de classificar novas imagens.

Modelos não supervisionados

No modelo não supervisionado, alimentamos o sistema com um conjunto de dados sem rótulos e ele é responsável por identificar padrões ou estruturas nesses dados. Utilizamos esse tipo de modelo comumente em tarefas de clusterização, cujo objetivo é agrupar dados similares em grupos.

Por exemplo, em um conjunto de dados com informações de clientes de uma loja, o sistema poderia identificar grupos de clientes com características similares, como idade, gênero, interesse por determinados produtos, entre outros.

Modelos por reforço

No modelo por reforço, alimentamos o sistema com um conjunto de dados que não possui respostas corretas, mas que fornece informações sobre o desempenho do sistema em determinada tarefa. O objetivo é que o sistema aprenda a tomar decisões que maximizem uma recompensa ou minimizem um prejuízo.

Esse tipo de Machine Learning é comumente utilizado em tarefas de tomada de decisão, como jogos, robótica e controle de processos industriais.

Onde se aplica Machine Learning?

Desde finanças e marketing até saúde e transporte, diversas áreas utilizam Machine Learning. A seguir, listamos alguns exemplos de aplicação dessa técnica no cotidiano:

  • Assistentes virtuais: assistentes virtuais como Siri, Google Assistant e Alexa utilizam Machine Learning para reconhecer a fala do usuário e interpretar suas intenções.
  • Previsão de demanda: as empresas podem usar Machine Learning para prever a demanda de seus produtos, ajudando-as a gerenciar seus estoques de forma mais eficiente. Por exemplo, a Amazon usa Machine Learning para prever a demanda de produtos e gerenciar seus estoques.
  • Recomendação: os sistemas de recomendação usam Machine Learning para recomendar produtos, filmes, músicas e muito mais. A Netflix, por exemplo, usa essa tecnologia para personalizar as recomendações de filmes e séries para cada usuário.
  • Análise de sentimentos: o Machine Learning pode analisar grandes quantidades de dados, como postagens em redes sociais, para entender o sentimento do público em relação a um determinado tópico.
  • Reconhecimento de imagens: é uma das aplicações mais populares. Alguns exemplos incluem reconhecimento de caracteres em documentos, reconhecimento de objetos em imagens e o reconhecimento de rostos. Esse é o caso do Google Photos, que reconhece e classifica automaticamente as imagens de um usuário.
  • Detecção de fraudes: instituições financeiras utilizam Machine Learning para identificar transações suspeitas e reduzir o risco de fraudes.
  • Detecção de spam: o Machine Learning detecta spam em e-mails, identificando padrões de texto suspeitos.
  • Diagnóstico médico: sistemas de Machine Learning auxiliam médicos no diagnóstico de doenças e identificação de tratamentos mais efetivos.

Conclusão

Com tantas aplicabilidades, podemos considerar a tecnologia de aprendizado de máquina como revolucionária, pois está transformando a forma como as empresas operam e como os programadores escrevem seus códigos.

Aprender Machine Learning permite que os programadores criem sistemas mais inteligentes e eficientes, além de estarem bem posicionados para aproveitar as oportunidades de trabalho nesse campo em constante crescimento.

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