As tecnologias de aprendizado de máquina (ML) podem impulsionar a tomada de decisões em praticamente todos os setores, desde saúde até recursos humanos e finanças e em uma infinidade de casos de uso, como visão computacional, grandes modelos de linguagem (LLMs), reconhecimento de fala, carros autônomos e muito mais.
No entanto, a crescente influência do ML não é isenta de complicações. Os conjuntos de dados de validação e treinamento que sustentam a tecnologia de ML são frequentemente agregados por seres humanos, e os humanos são suscetíveis a preconceitos e propensos a erros. Mesmo nos casos em que um modelo de ML não é tendencioso ou defeituoso, implantá-lo no contexto errado pode produzir erros com consequências prejudiciais não intencionais.
É por isso que diversificar o uso corporativo de IA e ML pode ser inestimável para manter uma vantagem competitiva. Cada tipo e subtipo de algoritmo de ML tem benefícios e recursos exclusivos que as equipes podem aproveitar para diferentes tarefas. Aqui, discutiremos os cinco tipos principais e suas aplicações.
O que é aprendizado de máquina?
ML é um subconjunto de ciência da computação, ciência de dados e inteligência artificial (IA) que permite que os sistemas aprendam e melhorem a partir dos dados sem intervenções adicionais de programação.
Em vez de usar instruções explícitas para otimização de desempenho, os modelos de ML contam com algoritmos e modelos estatísticos que implantam tarefas com base em padrões de dados e inferências. Em outras palavras, o ML aproveita os dados de entrada para prever os resultados, atualizando continuamente os resultados à medida que novos dados ficam disponíveis.
Em sites de varejo, por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina influenciam as decisões de compra dos consumidores, fazendo recomendações com base no histórico de compras. Muitas plataformas de comércio eletrônico de varejistas – incluindo as da IBM, Amazon, Google, Meta e Netflix – dependem de redes neurais artificiais (RNAs) para fornecer recomendações personalizadas. E os retalhistas utilizam frequentemente dados de chatbots e assistentes virtuais, em conjunto com a tecnologia de ML e de processamento de linguagem natural (PNL), para automatizar as experiências de compra dos utilizadores.
Tipos de aprendizado de máquina
Os algoritmos de aprendizado de máquina se enquadram em cinco categorias amplas: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semissupervisionado, aprendizado autossupervisionado e aprendizado por reforço.
1. Aprendizado de máquina supervisionado
O aprendizado de máquina supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado (ou seja, a variável alvo ou resultado é conhecida). Por exemplo, se os cientistas de dados estivessem construindo um modelo para previsão de tornados, as variáveis de entrada poderiam incluir data, localização, temperatura, padrões de fluxo de vento e muito mais, e a saída seria a atividade real de tornado registrada naqueles dias.
A aprendizagem supervisionada é comumente usada para avaliação de riscos, reconhecimento de imagens, análise preditiva e detecção de fraudes, e compreende vários tipos de algoritmos.
Algoritmos de regressão — prevêem valores de saída identificando relações lineares entre valores reais ou contínuos (por exemplo, temperatura, salário). Os algoritmos de regressão incluem regressão linear, floresta aleatória e aumento de gradiente, bem como outros subtipos. Algoritmos de classificação — prevêem variáveis de saída categóricas (por exemplo, “lixo” ou “não lixo”) rotulando partes dos dados de entrada. Os algoritmos de classificação incluem regressão logística, k-vizinhos mais próximos e máquinas de vetores de suporte (SVMs), entre outros. Classificadores Naïve Bayes – permitem tarefas de classificação para grandes conjuntos de dados. Eles também fazem parte de uma família de algoritmos de aprendizagem generativa que modelam a distribuição de entrada de uma determinada classe ou/categoria. Os algoritmos Naïve Bayes incluem árvores de decisão, que podem acomodar algoritmos de regressão e classificação. Redes neurais — simulam a forma como o cérebro humano funciona, com um grande número de nós de processamento interligados que podem facilitar processos como tradução de linguagem natural, reconhecimento de imagens, reconhecimento de fala e criação de imagens. Algoritmos de floresta aleatória — prevejam um valor ou categoria combinando os resultados de diversas árvores de decisão.
2. Aprendizado de máquina não supervisionado
Algoritmos de aprendizagem não supervisionados – como Apriori, Modelos de Mistura Gaussiana (GMMs) e análise de componentes principais (PCA) – extraem inferências de conjuntos de dados não rotulados, facilitando a análise exploratória de dados e permitindo o reconhecimento de padrões e a modelagem preditiva.
O método de aprendizagem não supervisionado mais comum é a análise de cluster, que utiliza algoritmos de cluster para categorizar pontos de dados de acordo com a similaridade de valor (como na segmentação de clientes ou detecção de anomalias). Os algoritmos de associação permitem que os cientistas de dados identifiquem associações entre objetos de dados dentro de grandes bancos de dados, facilitando a visualização dos dados e a redução da dimensionalidade.
Clustering K-means — atribui pontos de dados em grupos K, onde os pontos de dados mais próximos de um determinado centróide são agrupados na mesma categoria e K representa clusters com base em seu tamanho e nível de granularidade. O clustering K-means é comumente usado para segmentação de mercado, clustering de documentos, segmentação de imagens e compactação de imagens. Clustering hierárquico – descreve um conjunto de técnicas de clustering, incluindo clustering aglomerativo – onde os pontos de dados são inicialmente isolados em grupos e depois mesclados iterativamente com base na similaridade até que um cluster permaneça – e clustering divisivo – onde um único cluster de dados é dividido com base nas diferenças entre Os pontos de dados. Agrupamento probabilístico — ajuda a resolver problemas de estimativa de densidade ou agrupamento “suave”, agrupando pontos de dados com base na probabilidade de pertencerem a uma distribuição específica.
Os modelos de ML não supervisionados geralmente estão por trás dos tipos de sistemas de recomendação “clientes que compraram isso também compraram…”.
3. Aprendizado de máquina autosupervisionado
A aprendizagem auto-supervisionada (SSL) permite que os modelos se treinem em dados não rotulados, em vez de exigir enormes conjuntos de dados anotados e/ou rotulados. Os algoritmos SSL, também chamados de algoritmos de aprendizagem preditiva ou de pretexto, aprendem uma parte da entrada de outra parte, gerando rótulos automaticamente e transformando problemas não supervisionados em problemas supervisionados. Esses algoritmos são especialmente úteis para trabalhos como visão computacional e PNL, onde o volume de dados de treinamento rotulados necessários para treinar modelos pode ser excepcionalmente grande (às vezes proibitivamente).
4. Aprendizagem por reforço
A aprendizagem por reforço, também chamada de aprendizagem por reforço a partir de feedback humano (RLHF), é um tipo de programação dinâmica que treina algoritmos usando um sistema de recompensa e punição. Para implantar o aprendizado por reforço, um agente realiza ações em um ambiente específico para atingir um objetivo predeterminado. O agente é recompensado ou penalizado por suas ações com base em uma métrica estabelecida (normalmente pontos), incentivando o agente a continuar as boas práticas e descartar as más. Com a repetição, o agente aprende as melhores estratégias.
Algoritmos de aprendizagem por reforço são comuns no desenvolvimento de videogames e são frequentemente usados para ensinar robôs a replicar tarefas humanas.
5. Aprendizagem semissupervisionada
O quinto tipo de técnica de aprendizado de máquina oferece uma combinação entre aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Algoritmos de aprendizagem semissupervisionados são treinados em um pequeno conjunto de dados rotulados e em um grande conjunto de dados não rotulados, com os dados rotulados orientando o processo de aprendizagem para o corpo maior de dados não rotulados. Um modelo de aprendizagem semissupervisionado pode usar aprendizagem não supervisionada para identificar clusters de dados e depois usar aprendizagem supervisionada para rotular os clusters.
Redes adversárias generativas (GANs) – ferramenta de aprendizado profundo que gera dados não rotulados por meio do treinamento de duas redes neurais – são um exemplo de aprendizado de máquina semissupervisionado.
Independentemente do tipo, os modelos de ML podem coletar insights de dados corporativos, mas sua vulnerabilidade ao preconceito humano/dados torna as práticas responsáveis de IA um imperativo organizacional.
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