O Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, vem sendo usado por empresas de todos os setores em inúmeras atividades comerciais. Com essa tecnologia é possível aprimorar a experiência dos clientes de maneira autônoma, otimizar a tomada de decisões por parte dos gestores e analisar grandes volumes de dados.   

Do ponto de vista técnico, Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que possibilita que máquinas acessem dados e os “interpretem”, ou seja, ele é capaz de aprender, ou melhorar o desempenho de sistemas, a partir dos dados que consome.  

 

A importância do Machine Learning  

A taxa de geração de dados está crescendo exponencialmente, impossibilitando para métodos tradicionais realizar análises eficazes em volumes tão grandes. Nesse cenário o ML se apresenta como solução indispensável, pois, permite um aperfeiçoamento contínuo dos sistemas fornecendo conjuntos de dados cada vez mais extensos e diversificados.  

O ML atua em atividades como detecção de fraudes, monitoramento de ameaças cibernéticas, atendimento automatizado e muitas outras. Além disso, essa tecnologia está desempenhando um papel crucial na promoção de inovações, como veículos autônomos, drones, aeronaves inteligentes, além de avanços em realidade aumentada, virtual e robótica. 

 

Tipos de Machine Learning 

Existem dois tipos principais de algoritmos de ML utilizados atualmente: machine learning supervisionado e machine learning não supervisionado. São esses algoritmos a base do aprendizado de máquina, e a diferença entre eles está em como processam os dados para gerar previsões. 

Machine Learning Supervisionado 

Os algoritmos de machine learning supervisionado são os mais utilizados. Eles treinam com base em dados de amostra que especificam a entrada e a saída do algoritmo. Ou seja, o algoritmo é treinado por um conjunto de dados que já está rotulado e tem uma saída predefinida.  

Dentre os exemplos de machine learning supervisionado estão algoritmos como regressão linear e logística, classificação de multiclasse e Máquinas de vetores de suporte (SVM).  

 

Machine Learning Não Supervisionado 

Já os algoritmos de machine learning não supervisionado operam sem a necessidade de dados rotulados que não possuem uma saída específica. Eles analisam grandes volumes de dados não estruturados e identificam padrões complexos, extraindo insights significativos. Por exemplo, o algoritmo de machine learning não supervisionado consegue agrupar artigos em nichos como saúde, esporte, etc.  

Alguns algoritmos de machine learning não supervisionado são K-Means, Análise de Componentes Principais (PCA), Análise de Componentes Independentes (ICA) e Regras de Associação. 

 

Deep Learning 

O Deep Learning é um subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais profundas com múltiplas camadas para simular processos de tomada de decisão de forma similar ao cérebro humano. Ao contrário dos algoritmos tradicionais de Machine Learning, que empregam redes neurais simples com uma ou duas camadas, o Deep Learning utiliza três ou mais camadas para treinar modelos mais complexos. 

Esses modelos são predominantemente treinados por aprendizado não supervisionado para extrair as características e padrões relevantes e obter resultados precisos a partir de dados brutos e não estruturados. Eles também são capazes de avaliar e refinar constantemente para melhorar a acurácia do modelo.  

Os algoritmos de Deep Learning são extremamente complexos, por isso, existem tipos diferentes de redes neurais para lidar com conjuntos de dados específicos. Alguns exemplos de algoritmos são as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), Redes Neurais Recorrentes (RNNs), Autoencoders, Autoencoders Variacionais, Redes Generativas Adversariais (GANs), Modelos de Difusão e Modelos Baseados em Transformadores.  

Casos de uso  

O ML já está presente em uma variedade de aplicações práticas em diversos setores. Alguns exemplos incluem: 

Detecção de problemas de saúde por meio do cruzamento e análise de dados médicos. 

Otimização de consumo energético nas empresas, identificando padrões para reduzir desperdícios. 

Navegação inteligente em apps como Google Maps e Waze, oferecendo rotas mais rápidas e eficientes. 

Recomendações personalizadas de produtos para clientes, com base em suas preferências e comportamentos de compra. 

Análise de documentos complexos, como relatórios técnicos ou jurídicos, para extração de informações relevantes. 

Detecção de fraudes e falhas, aprimorando a segurança em sistemas financeiros e transações online. 

 

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