O que é a aprendizagem automática e como funciona

A aprendizagem automática é um ramo interessante da Inteligência Artificial e está à nossa volta. A aprendizagem automática revela o poder dos dados de novas formas, como o Facebook a sugerir artigos no seu feed. Esta tecnologia fantástica ajuda os sistemas informáticos a aprender e a melhorar com a experiência, desenvolvendo programas informáticos que podem aceder automaticamente aos dados e executar tarefas através de previsões e detecções.

À medida que se introduzem mais dados numa máquina, isso ajuda os algoritmos a ensinar o computador, melhorando assim os resultados obtidos. Quando pede à Alexa para reproduzir a sua estação de música favorita no Amazon Echo, ela irá para a estação que tocou mais vezes. Pode melhorar e aperfeiçoar ainda mais a sua experiência de audição dizendo à Alexa para saltar músicas, ajustar o volume e muitos outros comandos possíveis. A aprendizagem automática e o rápido avanço da Inteligência Artificial tornam tudo isto possível.

Comecemos por responder à pergunta – O que é a aprendizagem automática?

O que é exatamente a aprendizagem automática?

Para começar, a aprendizagem automática é uma subárea central da Inteligência Artificial (IA). As aplicações de aprendizagem automática aprendem com a experiência (ou, para ser mais exato, com os dados), tal como os humanos fazem sem programação direta. Quando expostas a novos dados, estas aplicações aprendem, crescem, mudam e desenvolvem-se por si próprias. Por outras palavras, a aprendizagem automática implica que os computadores encontrem informações perspicazes sem que lhes seja dito onde procurar. Em vez disso, fazem-no recorrendo a algoritmos que aprendem com os dados num processo iterativo.

O conceito de aprendizagem automática já existe há muito tempo (pense na máquina Enigma da Segunda Guerra Mundial, por exemplo). No entanto, a ideia de automatizar a aplicação de cálculos matemáticos complexos a grandes volumes de dados só existe há vários anos, embora esteja agora a ganhar mais força.

Num nível elevado, a aprendizagem automática é a capacidade de se adaptar a novos dados de forma independente e através de iterações. As aplicações aprendem com cálculos e transacções anteriores e utilizam o “reconhecimento de padrões” para produzir resultados fiáveis e informados.

Como é que a aprendizagem automática funciona?

A aprendizagem automática é, sem dúvida, um dos subconjuntos mais interessantes da Inteligência Artificial. Completa a tarefa de aprender a partir de dados com entradas específicas para a máquina. É importante compreender o que faz com que a aprendizagem automática funcione e, por conseguinte, como pode ser utilizada no futuro.

O processo de aprendizagem automática começa com a introdução de dados de treino no algoritmo selecionado. Os dados de treino são dados conhecidos ou desconhecidos para desenvolver o algoritmo final de aprendizagem automática. O tipo de dados de treino introduzidos tem impacto no algoritmo, e esse conceito será abordado mais adiante.

Novos dados de entrada são introduzidos no algoritmo de aprendizagem automática para testar se o algoritmo funciona corretamente. A previsão e os resultados são então comparados entre si.

Se a previsão e os resultados não corresponderem, o algoritmo é treinado novamente várias vezes até o cientista de dados obter o resultado pretendido. Isto permite que o algoritmo de aprendizagem automática aprenda continuamente por si próprio e produza a resposta ideal, aumentando gradualmente a precisão ao longo do tempo.

Quais são os tipos de aprendizagem automática?

A aprendizagem automática é complexa, razão pela qual foi dividida em duas áreas principais: aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada. Cada uma tem um objetivo e uma ação específicos, produzindo resultados e utilizando várias formas de dados. Cerca de 70 por cento da aprendizagem automática é aprendizagem supervisionada, enquanto a aprendizagem não supervisionada representa entre 10 a 20 por cento. O restante é ocupado pela aprendizagem por reforço.

Aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, utilizamos dados conhecidos ou rotulados para os dados de treino. Uma vez que os dados são conhecidos, a aprendizagem é, portanto, supervisionada, ou seja, direccionada para uma execução bem sucedida. Os dados de entrada passam pelo algoritmo de aprendizagem automática e são utilizados para treinar o modelo. Depois de o modelo ser treinado com base nos dados conhecidos, é possível utilizar dados desconhecidos no modelo e obter uma nova resposta.

Neste caso, o modelo tenta descobrir se os dados são uma maçã ou outra fruta. Uma vez que o modelo tenha sido bem treinado, ele identificará que os dados são uma maçã e dará a resposta desejada.

Aprendizagem não supervisionada

Na aprendizagem não supervisionada, os dados de treino são desconhecidos e não rotulados – o que significa que ninguém olhou para os dados antes. Sem o aspeto dos dados conhecidos, a entrada não pode ser orientada para o algoritmo, que é a origem do termo não supervisionado. Estes dados são fornecidos ao algoritmo de aprendizagem automática e são utilizados para treinar o modelo. O modelo treinado tenta procurar um padrão e dar a resposta desejada. Neste caso, é muitas vezes como se o algoritmo estivesse a tentar decifrar um código como o da máquina Enigma, mas sem a mente humana diretamente envolvida, mas sim uma máquina.

Neste caso, os dados desconhecidos consistem em maçãs e pêras que são semelhantes entre si. O modelo treinado tenta juntá-los de modo a obter as mesmas coisas em grupos semelhantes.

Aprendizagem por reforço

Tal como os tipos tradicionais de análise de dados, neste caso, o algoritmo descobre dados através de um processo de tentativa e erro e, em seguida, decide qual a ação que resulta em maiores recompensas. Três componentes principais constituem a aprendizagem por reforço – o agente, o ambiente e as acções. O agente é o aprendiz ou o decisor, o ambiente inclui tudo aquilo com que o agente interage e as acções são o que o agente faz.

A aprendizagem por reforço ocorre quando o agente escolhe acções que maximizam a recompensa esperada num determinado período de tempo. Isto é mais fácil de conseguir quando o agente está a trabalhar dentro de um quadro de políticas sólidas.

Porque é que a aprendizagem automática é importante?

Para responder melhor à pergunta “o que é a aprendizagem automática” e compreender as utilizações da aprendizagem automática, considere algumas das aplicações da aprendizagem automática. O carro autónomo da Google, a deteção de fraudes cibernéticas e os motores de recomendação online do Facebook, Netflix e Amazon. As máquinas tornam tudo isto possível, filtrando informações úteis e juntando-as com base em padrões para obter resultados exactos.

A rápida evolução da aprendizagem automática provocou um aumento subsequente dos casos de utilização, das exigências e da própria importância da aprendizagem automática na vida moderna. Big Data também se tornou uma palavra-chave muito utilizada nos últimos anos. Isto deve-se, em parte, à maior sofisticação da aprendizagem automática, que permite a análise de grandes quantidades de grandes volumes de dados. A aprendizagem automática também mudou a forma como a extração e a interpretação de dados são feitas, automatizando métodos/algoritmos genéricos, substituindo assim as técnicas estatísticas tradicionais.

Agora que já sabe o que é a aprendizagem automática, os seus tipos e a sua importância, passemos às utilizações da aprendizagem automática.

Principais utilizações da aprendizagem automática

Os resultados típicos da utilização da aprendizagem automática incluem, normalmente, resultados de pesquisa na Web, anúncios em tempo real em páginas Web e dispositivos móveis, filtragem de spam por correio eletrónico, deteção de intrusões na rede e reconhecimento de padrões e imagens. Todos estes são os subprodutos da utilização da aprendizagem automática para analisar grandes volumes de dados.

Tradicionalmente, a análise de dados baseava-se em tentativas e erros, uma abordagem que se tornou cada vez mais impraticável graças ao aumento de conjuntos de dados grandes e heterogéneos. A aprendizagem automática oferece alternativas inteligentes para a análise de dados em grande escala. A aprendizagem automática pode produzir resultados e análises exactos através do desenvolvimento de algoritmos rápidos e eficientes e de modelos baseados em dados para o processamento de dados em tempo real.

Como decidir qual o algoritmo de aprendizagem automática a utilizar?

Existem dezenas de algoritmos diferentes à escolha, mas não há uma melhor opção ou uma que se adeqúe a todas as situações. Em muitos casos, é necessário recorrer à tentativa e erro. Mas há algumas perguntas que pode fazer e que podem ajudar a restringir as suas escolhas.

• Qual é a dimensão dos dados com que vai trabalhar?
• Qual é o tipo de dados com que vai trabalhar?
• Que tipo de informações procura obter dos dados?
• Como é que essas informações vão ser utilizadas?

Pré-requisitos para a aprendizagem automática

Para os interessados em saber mais sobre o que é a aprendizagem automática, devem ser cumpridos alguns requisitos para ter êxito neste domínio. Esses requisitos incluem:

• Conhecimento básico de linguagens de programação como Python, R, Java, JavaScript, etc.
• Conhecimentos intermédios de estatística e probabilidade.
• Conhecimentos básicos de álgebra linear. No modelo de regressão linear, é traçada uma linha através de todos os pontos de dados e essa linha é utilizada para calcular novos valores.
• Conhecimentos de cálculo.
• Conhecimento de como limpar e estruturar dados brutos no formato desejado para reduzir o tempo necessário para a tomada de decisões.

Estes pré-requisitos aumentarão as suas hipóteses de seguir com sucesso uma carreira na aprendizagem automática.