O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que aplica técnicas estatísticas e matemáticas para adquirir conhecimento a partir dos dados. Com isso, gera insights, visualizações e até mesmo respostas preditivas e prescritivas baseadas em conjuntos de dados.
Entretanto, apesar do crescimento de sistemas baseados em ML, ele não substitui o pensamento analítico e o trabalho da ciência de dados, mas é um poderoso complemento para tornar a tomada de decisões mais ágil e informada.
Acredita-se que até 2029, o mercado de soluções baseadas em machine learning ultrapasse os 188 bilhões de dólares, o que significa que muitas empresas que atualmente ainda não perceberam os benefícios da tecnologia, precisarão correr para fazer parte desse jogo e não perderem terreno para concorrentes mais ágeis e inovadoras.
Entretanto, adotar o machine learning oferece alguns desafios, principalmente pela validação de dados e treinamento dos algoritmos dependerem de seres humanos, e as pessoas cometem erros e podem ser tendenciosas. Além disso, mesmo que o modelo não tenha erros, se for implementado em um contexto errado, as respostas podem ser prejudiciais, mesmo que isso não seja intencional.
O que é machine learning (ML)
O ML faz parte da ciência da computação, ciência de dados e IA, permitindo que os sistemas aprendam a partir de dados capturados e melhorem seus resultados. Ou seja, ele tenta imitar a aprendizagem humana para melhorar processos com o passar do tempo, atualizando os resultados à medida que novas informações são capturadas e tornando a previsão, classificação de dados ou insights mais precisos.
Por exemplo, ele pode ser utilizado para entender o comportamento dos clientes e como isso influencia em suas decisões de compras, gerando recomendações com base em seu histórico e automatizando as experiências do consumidor.
Tipos de machine learning
O machine learning é um sistema de aprendizagem que vai se desenvolvendo com base em dados históricos, melhorando seu desempenho à medida que novas informações são coletadas. Mas existem tipos diferentes de ML, cada um com características e aplicações específicas, são eles: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semi-supervisionado, aprendizado autossupervisionado e aprendizado por reforço:
Machine learning supervisionado
O machine learning supervisionado é um modelo treinado em um “conjunto de dados rotulado”, que possuem parâmetros de entrada e saída, ou seja, o resultado é conhecido. Esse modelo pode ser utilizado para a gestão de riscos, análise preditiva e detecção de fraudes. Para isso, utiliza alguns algoritmos específicos:
- Algoritmo de regressão: que prevê valores de saída por meio da identificação de relações lineares entre valores reais ou contínuos.
- Algoritmo de classificação: prevê variáveis de saída categóricas, rotulando parte dos dados de entrada.
- Classificadores Naïve Bayes: faz parte de um grupo de algoritmos de aprendizagem generativa e que analisa grandes conjuntos de dados para modelar a entrada de determinadas classes ou categorias de dados.
- Redes neurais: simulam o aprendizado como se fosse o cérebro humano, interligando nós de processamento para facilitar processos relacionados à linguagem natural, reconhecimento e criação de imagens e reconhecimento de fala.
- Algoritmo de floresta aleatória: são utilizados para prever valores ou categorias, combinando resultados de diversas árvores de decisão.
É um modelo que apresenta alta precisão nas respostas, pois é treinado com dados rotulados. Por outro lado, tem limitações no conhecimento de padrões que não constam do treinamento.
Aprendizado de máquina não supervisionado
O ML não supervisionado utiliza algoritmos que descobrem padrões e relacionamentos usando dados não rotulados, facilitando a análise exploratória e permitindo que padrões sejam reconhecidos. Ao contrário da aprendizagem supervisionada, a não supervisionada não fornece ao algoritmo resultados alvo rotulados. Seu objetivo é reconhecer padrões, semelhanças ou agrupamentos ocultos.
O método de aprendizagem de máquina não supervisionado mais utilizado é o clustering, que utiliza algoritmos de cluster para categorizar pontos de dados com valores similares. Com isso, permite que cientistas de dados identifiquem associações entre objetos de dados em um grande conjunto de dados, tornando sua visualização mais fácil.
Machine learning autossupervisionado
O aprendizado de máquina autossupervisionado utiliza modelos de dados não rotulados para treinar o sistema, no lugar de conjuntos rotulados. Esse é um modelo recente que aprende a prever parte da entrada a partir de outras partes dessa entrada. Ele também pode ser chamado de algoritmos de aprendizagem preditiva ou de pretexto. É um tipo de aprendizagem que utiliza mais sinais de supervisão do que o modelo supervisionado.
Machine learning por reforço
A aprendizagem por reforço conta com uma programação dinâmica para treinar algoritmos por meio de um sistema de recompensas e punições. É muito parecido com a forma que o ser humano aprende, já que o algoritmo “interage” com seu ambiente para obter uma resposta positiva ou negativa.
O machine learning por reforço aumenta seu desempenho utilizando feedbacks de recompensa para aprender um comportamento ou padrão. É um modelo que pode ser utilizado para resolver problemas específicos, como analisar o risco de inadimplência de um cliente que deseja fazer um financiamento.
De acordo com o Gartner, a maioria das plataformas de machine learning não possui recursos de aprendizado por reforço porque exige maior poder de computação.
Machine learning semi-supervisionado
O modelo de ML semi-supervisionado utiliza um pequeno conjunto de dados rotulados e um grande conjunto de dados não rotulados para aprender. O objetivo é trabalhar em um cenário de rotulação parcial de dados, com poucas informações sobre a variável alvo. Ele é muito útil quando a obtenção de dados rotulados é complexa e exige muitos recursos.
O modelo utiliza técnicas não supervisionadas para prever rótulos e utilizá-los com técnicas supervisionadas. Isso leva à generalização em comparação com o machine learning supervisionado, exatamente por usar dados rotulados e não rotulados, permitindo sua aplicação em uma ampla gama de dados. Entretanto, sua aplicação pode ser mais complexa, além dos dados não rotulados poderem impactar no desempenho do modelo.
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