Introdução à Machine Learning: Você por dentro do Mundo de Aprendizagem de Máquina

*Texto de Paulo Clemente
Desenvolvedor e redator de mídias sociais na Rocketseat

A aprendizagem de máquina, do inglês Machine Learning, é uma área empolgante e em constante evolução no mundo da tecnologia.

Ela envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam e tomem decisões com base em dados. Neste artigo, vamos explorar o universo da aprendizagem de máquina, desde os conceitos básicos até suas aplicações no mundo real.

Definição de Machine Learning

Em termos simples, é um ramo da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam com dados e experiências passadas, aprimorando suas habilidades sem serem explicitamente programados.

Tipos de Aprendizagem de Máquina

Existem vários tipos de aprendizagem de máquina, incluindo:

Aprendizado Supervisionado

Neste método, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados que contém pares de entrada e saída. Ele aprende a fazer previsões com base nesses dados e é frequentemente usado em tarefas de classificação e regressão.

Por exemplo, considere um modelo de classificação de e-mails como "spam" ou "não spam". Nesse caso, o algoritmo é alimentado com um conjunto de e-mails previamente rotulados (entradas) juntamente com suas classificações como "spam" ou "não spam" (saídas). O algoritmo aprende com esses exemplos e, posteriormente, pode classificar novos e-mails com base no que aprendeu.

Aprendizado Não Supervisionado

Aqui, o algoritmo é alimentado apenas com dados de entrada, sem rótulos ou saídas conhecidas. Ele identifica padrões e estruturas nos dados, sendo útil em tarefas como clusterização e redução de dimensionalidade.

Por exemplo, em um cenário de clusterização de documentos, o algoritmo pode analisar um grande conjunto de textos e agrupá-los automaticamente com base em semelhanças, sem a necessidade de rótulos predefinidos. Ele procura encontrar padrões subjacentes nos dados, como agrupar documentos relacionados em clusters.

Aprendizado por Reforço

Nesse tipo de aprendizagem, o sistema toma decisões interativas para atingir um objetivo específico, recebendo recompensas ou punições com base em suas ações. É amplamente utilizado em jogos e automação de tarefas complexas.

Geralmente o objetivo de um sistema que usam aprendizado por reforço é aprender a tomar ações que maximizem as recompensas ao longo do tempo.

Um exemplo é um agente de IA que joga xadrez. O agente faz movimentos no tabuleiro (ações), recebe recompensas ou penalidades com base na qualidade desses movimentos e, ao longo do tempo, aprende a fazer movimentos melhores para ganhar o jogo.

Aplicações da Machine Learning

A aprendizagem de máquina desempenha um papel fundamental em várias indústrias e setores. Algumas das aplicações mais comuns incluem:

Medicina

• IBM Watson Health: A IBM Watson Health utiliza a aprendizagem de máquina para auxiliar médicos e profissionais de saúde na análise de dados médicos complexos, incluindo imagens de ressonância magnética e tomografia computadorizada. Isso ajuda na detecção precoce de doenças e no desenvolvimento de tratamentos personalizados.
• PathAI: A PathAI é uma empresa que se concentra na patologia digital, usando algoritmos de aprendizagem de máquina para analisar lâminas de tecido patológico e ajudar patologistas a identificar doenças com maior precisão.

Finanças

• BlackRock: A BlackRock, uma das maiores gestoras de ativos do mundo, utiliza a aprendizagem de máquina para tomar decisões de investimento. Seus algoritmos analisam grandes volumes de dados para identificar oportunidades de investimento e gerenciar riscos.
• PayPal: A PayPal usa a aprendizagem de máquina para detectar e prevenir fraudes em transações financeiras. Algoritmos identificam padrões de atividade suspeita e ajudam a proteger as contas dos usuários.

Setor Automotivo

• Tesla: A Tesla é uma das pioneiras na fabricação de carros autônomos. Seus veículos usam intensivamente a aprendizagem de máquina para navegação e direção autônoma.
• Waymo (Alphabet Inc.): A Waymo, uma subsidiária da Alphabet, desenvolve veículos autônomos e utiliza a aprendizagem de máquina para treinar seus carros a operarem de forma segura e eficiente.

Marketing

• Google: O Google utiliza algoritmos de aprendizagem de máquina em sua plataforma de publicidade para exibir anúncios personalizados com base nas consultas de pesquisa e no comportamento do usuário.
• Amazon: A Amazon é conhecida por seu sistema de recomendação, que utiliza a aprendizagem de máquina para sugerir produtos aos clientes com base em suas compras anteriores e visualizações de produtos.

Machine Learning na Vida Cotidiana

A aprendizagem de máquina está cada vez mais presente em nossas vidas, mesmo que não a percebamos. Ela está por trás de assistentes virtuais, como a Siri da Apple, e de serviços de streaming que recomendam filmes e músicas com base em nossas preferências.

Essa é uma área empolgante e com um enorme potencial. Ela está moldando o futuro da tecnologia e influenciando muitos aspectos de nossas vidas.

À medida que a ML continua a evoluir, podemos esperar ver ainda mais aplicações inovadoras e emocionantes em diversos campos.