Tipos de Machine Learning

Este é um campo da Inteligência Artificial que ganhou força inabalável na última década. O Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, cresceu tanto que praticamente substituiu todo o resto – Statistical Learning e Symbolic Learning. Hoje, é um dos temas mais discutidos no mundo da computação e IA.

O Aprendizado de Máquina é uma das formas como as máquinas podem aprender algum conhecimento ou como executar uma tarefa. Ele é um conjunto de métodos pelos quais o computador desenvolve algoritmos, baseado em um grande volume de dados.

Mas por que ele tem sido tão falado? O que é que tem de especial nessa tecnologia e por que as empresas têm adotado e investido à todo vapor? Assim, descubra quais são os motivos do Aprendizado de Máquina ser a principal aposta para revolucionar a tecnologia nos próximos anos. Assista esse pequeno vídeo sobre a importância do Machine Learning no futuro, com o CEO da Google, Sundar Pichai.

A independência das máquinas

Foi em 1956 que John McCarthy inspirou a ideia de Inteligência Artificial. Os estudos começaram e os estudiosos passaram a tentar desenvolver esse ideal: máquinas que agem como pessoas. Porém, não bastaria programar um robô com aparência humanóide que repetia algumas frases gravadas.

A IA passou a se ocupar de muito mais do que isso.

Naquela época, John McCarthy reuniu um grupo de cientistas para descobrir se as máquinas conseguiriam aprender assim como crianças. A partir daí, foi desenvolvida a primeira metodologia que ensinaria os computadores a fazer alguma coisa: o Aprendizado Simbólico. Isso consistia de nada menos do que algumas simbologias agrupadas, numa programação que o computador entenderia. Assim, ele executaria algoritmos e cumpriria tarefas.

Mais tarde, o Aprendizado Estatístico surgiu, derrubando a utilização de Aprendizado Simbólico. Essa nova metodologia era baseada em dados e realizava previsões mais precisas. Saiba mais sobre Aprendizado Estatístico (Statistical Learning) e Aprendizado Simbólico (Symbolic Learning) em Transformação Digital: Como robôs solucionam problemas.

Posteriormente, o Aprendizado de Máquina foi desenvolvido e, hoje, é utilizado em quase todos os sistemas de IA. Acontece que essa metodologia foi muito bem vista pela comunidade científica, pois é exatamente ela quem cria a independência que nós almejamos no aprendizado dos robôs.

Robôs independentes

Os robôs podem ser independentes e autônomos no seu aprendizado.

Ele se tornou indispensável, pois é somente dessa forma que os sistemas conseguem aprender sozinhos. Nós sabemos que tempo é dinheiro e o Aprendizado de Máquina é quem agiliza os processos de programação. À medida que as máquinas vão aprendendo sozinhas, menos é necessária a intervenção humana.

Essa metodologia resulta em um grande aumento de produtividade. Os robôs aprendem por si só, enquanto nós precisamos fazer reparos de vez em quando, somente. Nós ganhamos tempo para realizar outras tarefas que necessitam de maior atenção. O aprendizado se automatiza. É por isso que o Aprendizado Simbólico e o Aprendizado Estatístico perderam sua vez.

Como o Aprendizado de Máquina as torna independentes?

Para que as máquinas tenham inteligência o mais semelhante possível à dos humanos, elas devem aprender como humanos. Ou seja, para que o seu aprendizado seja efetivo, elas devem aprender através de experiências; aprender através de dados.

Quanto mais vivências nós, humanos, experienciamos, mais desenvolvemos uma lógica em que nós sentimos que podemos confiar. Mais fielmente desenvolvemos um raciocínio acerca do que deve acontecer em seguida. Mais aguçada fica nossa capacidade de prever o que vai acontecer depois de certo evento – é por isso que dizem para escutar os mais velhos.

Robôs e humanosNo entanto, é dessa mesma forma que as máquinas acabam aprendendo com os dados e se tornando cada vez mais inteligentes com o passar do tempo. Assim, elas aprendem a realizar previsões cada vez mais certeiras e a se relacionar melhor com os humanos!

Contudo, existem alguns tipos de Aprendizado de Máquina, algumas maneiras pelas quais os computadores podem ser induzidos a processar os dados.

O Aprendizado de Máquina pode ser realizado a partir de um Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado ou por Reforço.

  • Aprendizado Supervisionado

Neste caso, as máquinas conhecem exatamente o que elas terão que produzir através dos algoritmos, antes mesmo de executá-los. Elas conhecem as entradas e as saídas dos algoritmos.

Assim, o computador segue um ritmo de ir realizando passo por passo o que deve realizar para chegar no resultado.

Alguns exemplos da utilização de Aprendizado Supervisionado são o reconhecimento de imagem e a identificação de fraudes.

  • Aprendizado Não-Supervisionado

Aqui, as máquinas vão aprendendo à medida em que vão lendo o algoritmo. Os outputs (saídas) não estão completamente definidos, ao contrário do método anterior.

É dessa forma que grandes empresas como a Amazon e a Netflix sabem qual é o próximo conteúdo que nós vamos nos interessar, por exemplo. Ao passo que nós vamos clicando, a Inteligência Artificial se responsabiliza por selecionar o que já gostamos e prever o que vamos querer acessar.

  • Aprendizado por Reforço

O Aprendizado por Reforço é uma forma da máquina “aprender com os erros”. Quando ela interpreta alguma coisa de maneira errônea, basta você corrigir. Assim, ela compreende qual é a maneira correta baseando-se nos novos dados.

Por exemplo, você apresenta ao computador diversas frutas e que ele escolha a maçã, mas ele te dá uma banana. Ele interpretou e associou errado. Quando você reforça a informação e mostra a ele uma maçã verde, ele tem mais dados semelhantes para associar a coisas semelhantes.

A máquina acaba aprendendo por uma espécie de feedback.

Algumas aplicações do Aprendizado de Máquina

Basicamente, o Deep Learning é a maior investigação do Aprendizado de Máquina. Esse campo tem várias ramificações e está muito em alta atualmente.

Essa é uma técnica do Machine Learning que se ocupa de desenvolver nas máquinas uma imitação do cérebro humano. Desse modo, a maneira como aprende é lendo diretamente os dados, sendo eles imagens, textos ou sons. A maioria desse tipo de sistema utiliza de Neural Networks, ou Redes Neurais. Elas são uma espécie de algoritmo que se baseia nas células neurais e nas suas ligações!

Deep Neural Networks

As Redes Neurais Não-Profundas e as Profundas, respectivamente. Fonte: http://neuralnetworksanddeeplearning.com

O Deep Learning pode ser empregado na Visão Computacional, por exemplo. Nela, o computador é capaz de reconhecer e distinguir objetos e identificar padrões melhor do que humanos.

Ela é a responsável pela Tradução Instantânea. A máquina consegue adaptar os sons para o texto, automaticamente.

E através do Natural Language Understanding (NLU), um ramo do Natural Language Processing – que, por sua vez, é um ramo do Deep Learning -, é possível interpretar informações em formato de texto ou voz direto de uma pessoa, automaticamente. Isso acaba facilitando de mais a aproximação do humano com a máquina e, consequentemente, da empresa que a utiliza com o consumidor. Quer ter uma experiência completa e simples para saber mais sobre NLU? Dê uma olhadinha na demo da nossa API aqui.

Uma brecha do futuro

Portanto, as pesquisas ainda são muitas e os investimentos são enormes.

O Aprendizado de Máquina veio para trazer um novo conceito na forma como as máquinas compreendem o que nós queremos que elas compreendam. A autonomia que esse conjunto de métodos desenvolve é o seu principal ponto positivo. Não é a toa que o Big Data e os avanços da Inteligência Artificial têm crescido exponencialmente.

O Aprendizado de Máquina é o que gera essa independência tão importante ao desenvolvimento da computação e da tecnologia. É uma característica que tornou único esse campo da IA e é por isso que ele é tão mais utilizado do que o Aprendizado Estatístico e o Aprendizado Simbólico.

O mínimo de intervenção humana é o máximo para o aprendizado.

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