Machine Learning - O que é e o que o nos traz para o futuro

30 de Junho de 2023

O Machine Learning faz parte de uma área de estudo dentro do campo da Inteligência Artificial que se foca na utilização de dados e algoritmos, cujo objetivo final é conseguir reproduzir a forma como os seres humanos aprendem, melhorando o seu método de resolução de problemas.

Na génese desta tecnologia, foram analisadas e experimentadas teorias relacionadas com o possível potencial dos computadores e a sua capacidade de reconhecimento de padrões em dados, e como poderiam aprender com os mesmos.

Atualmente, embora seja ainda uma tecnologia recente, após um período já decorrido de investigação e desenvolvimento, Machine Learning está muito mais capacitada para ser realmente uma mais-valia em todo o ecossistema tecnológico e, de um ponto de vista macro, em toda a nossa rotina diária. Hoje em dia, é possível que o volume de dados seja maior e a obtenção de resultados seja mais rápida e eficiente.

O que é exatamente Machine Learning?

Machine Learning é habitualmente descrita como um tópico de estudo dentro da área da área da Inteligência Artificial. Dedica-se à utilização de dados e algoritmos com o fim de se assemelhar ao comportamento humano e à forma como estes aprendem. É a partir daqui que vai gradualmente otimizando o set de competências que irá angariar. Os métodos utilizados por Machine Learning permitem que computadores e outras máquinas funcionem autonomamente sem que exista a necessidade de algum tipo de intervenção humana ou programação prévia explícita.

Essencialmente, Machine Learning funciona a partir da inserção de dados, através dos quais os computadores poderão aprender, desenvolver e adaptar-se ativamente.

Assim, esta tecnologia retira de um grande volume de dados, informações essenciais que permitem à máquina em questão, procurar algoritmos que a auxiliem na identificação de padrões, com os quais aprende de uma forma interativa.

A dinâmica por detrás de Machine Learning é extremamente importante no que toca ao campo das ciências computacionais.

Através do uso de métodos estatísticos, os algoritmos são ensinados a realizar classificações ou previsões, para encontrarem os princípios chave na procura de dados em projetos que os requerem. De um ponto de vista empresarial, a partir destes dados, é possível as pessoas tomarem decisões de negócio mais informadas e ponderadas através da informação concreta recolhida, impactando assim, de uma forma positiva, as principais métricas necessárias ao crescimento.

Como funciona Machine Learning?

Machine Learning é um campo da Inteligência Artificial que ensina computadores a aprenderem através de experiência que adquirem ao coletar dados de forma massiva. Os algoritmos utilizados nesta tecnologia, baseiam-se em métodos computacionais para filtrar a informação necessária diretamente dos dados em bruto. As adaptabilidades dos algoritmos em questão melhoram a sua capacidade de desempenho à medida que o número de exemplos de aprendizagem aumenta.

Todo este processo começa com a introdução de dados de treino no algoritmo, sejam estes conhecidos ou desconhecidos. Para determinar a validade de um ensaio, são inseridos dados para testar o rigor das respostas, onde é validado se as previsões e os resultados são ou não compatíveis. Caso não se encontre concordância, o processo de ensino repete-se, até que eventualmente a máquina produza os resultados certos e esperados. Com o contínuo processo de aprendizagem, a máquina entrega respostas cada vez mais precisas.

Ao longo deste trabalho a intervenção humana, passa a ser apenas cingida à otimização dos parâmetros já existentes, para que, em consequência, exista um incremento de resultados melhores e mais precisos.

Esta sequência de eventos permite às empresas uma transformação não só na forma como executam as suas tarefas diárias, mas também como projetam cenários passíveis de serem alcançados no futuro, através da análise preditiva. Ou seja, uma técnica de análise de dados que utiliza modelos estatísticos, algoritmos e que possibilita previsões ou estimativas sobre eventos futuros, através da verificação de padrões históricos e relações em conjuntos de dados.

Em termos práticos, este tipo de análise pode ser utilizado para diversas finalidades, como: identificar potenciais riscos, antecipar picos de procura, otimizar processos, tomar decisões estratégicas, personalizar recomendações ou oferecer insights para a tomada de decisões.

Tipos de Machine Learning existentes

Em Machine Learning, podemos separar os tipos de algoritmos conforme a sua dinâmica de aprendizagem. Consequentemente destacam-se três tipos distintos de aprendizagem:

Aprendizagem supervisionada

Este tipo de aprendizagem tem como objetivo ensinar o computador a prever um resultado válido para um novo conjunto de dados introduzidos. Esta forma de aprendizagem confere, simultaneamente, os resultados bem como os dados que o antecederam, o que permite por sua vez, que o computador consiga ajustar os seus parâmetros até alcançar um elevado nível de exatidão.

É através deste tipo de aprendizagem que são introduzidos e retirados dados no algoritmo do computador, processando-os entre a entrada e a saída dos mesmos. Isto permite que o algoritmo altere e otimize o modelo para conseguir criar uma saída de dados o mais proximamente alinhada com os resultados esperados.

Como o nome indica, aprendizagem supervisionada, introduz nos algoritmos a informação necessária para que o computador consiga aprender através de exemplos. Uma parte da informação que lhe é fornecida é vista como dados de resultados, sendo a outra usada como recurso de entrada.

Esta aprendizagem é bastante eficiente e começa a ganhar bastante recorrência de utilização numa grande variedade de negócios, onde poderá ser uma mais-valia em funções como: previsões de vendas, otimização de inventário, deteção de fraude, etc.

Aprendizagem não-supervisionada

Diferente da anterior, e com aplicações também distintas, este tipo de aprendizagem de Machine Learning é, normalmente, utilizada quando existe um grande volume de dados para processar, sejam eles estruturados ou não-estruturados. Neste caso, a entrada dos mesmos é feita sem qualquer tipo de identificação ou instrução de como estes devem ser organizados. O objetivo é o encontro de padrões e de grupos que não são óbvios ao olho humano.

Contrariamente à vertente supervisionada, esta procura, entre os dados, padrões menos evidentes e que são praticamente impercetíveis a uma análise humana e altamente manual, o que, na prática, poderá ser um catalisador para a geração de informação valiosa através de insights claros para tomadas de decisão nas organizações.

É através deste tipo de aprendizagem que são desenvolvidos modelos capazes de estabelecer previsões. Uma aplicação comum a esta forma de aprendizagem são os agrupamentos, também conhecidos como clustering, processo no qual é criado um modelo que agrupa objetos, tendo em conta as suas propriedades específicas, assim como as suas variadas associações.

É também na aprendizagem não-supervisionada que é utilizada uma metodologia de identificação de regras comuns entre cada conjunto. Esta capacidade poderá ser uma ferramenta importante para tornar dados em bruto em informação mais refinada, estruturada, permitindo trabalhar com segmentos de informação agrupados.

Aprendizagem reforçada

Este é o método de aprendizagem mais similar à forma como os humanos recebem, processam e retêm informação. O algoritmo aprende a interagir com o ambiente que o rodeia recebendo um reforço positivo ou negativo.

Num exemplo, colocamos o algoritmo a aprender um jogo de tabuleiro, como o xadrez. Neste cenário, o objetivo da máquina, tal como na vida real com os humanos, é tomar as melhores ações em cada jogada para maximizar as suas hipóteses de vitória. Assim, o algoritmo interage com o ambiente - o tabuleiro de xadrez, e recebe recompensas com base nas ações que ele toma, seja vitória, derrota ou empate. Inicialmente, o algoritmo executa movimentos aleatórios, mas à medida que recebe feedback, aprende a tomar as melhores ações para aumentar as probabilidades de vitória. Com o avançar do jogo, o algoritmo aprimora a sua estratégia utilizando assim a aprendizagem por reforço. É através deste processo de aprendizagem e exploração, que a máquina se torna mais eficiente no jogo, aprendendo a executar as melhores ações num ambiente complexo.

Este tipo de aprendizagem da máquina não exige uma supervisão tão incisiva, sendo por isso, mais acessível para a gestão de dados não estruturados.

Quais os benefícios de Machine Learning

Uma compreensão profunda sobre as reais aplicações e vantagens desta nova tecnologia permite um maior entendimento sobre os setores e matérias onde Machine Learning poderá ser uma ferramenta imprescindível.

Auxílio na tomada de decisões

O Machine Learning permite extrair insights valiosos e tomar decisões com base em dados. Os algoritmos de aprendizagem podem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões, tendências e correlações que podem não ser óbvias para as pessoas.

Automatização de tarefas

Com Machine Learning é possível automatizar tarefas repetitivas da rotina diária, libertando os profissionais para tarefas mais complexas em que a criatividade ou outra característica distinta dos humanos faça a diferença.

Personalização e recomendações

Os algoritmos de Machine Learning podem analisar o comportamento e as preferências dos utilizadores para oferecer recomendações personalizadas. No nosso quotidiano podemos encontrar esta tecnologia a fazer parte da nossa rotina através dos serviços de streaming de música, vídeo e compras online, em que os sistemas recomendam conteúdo com base nos interesses individuais.

Deteção de fraudes e segurança

Esta tecnologia é eficaz na deteção de padrões fora do comum e na identificação de ações que possam estar associadas a comportamentos fraudulentos em tempo real. Esta característica poderá ser decisiva em setores como o financeiro, onde, na atualidade, um dos temas centrais da inovação e do desenvolvimento passa pela prevenção de fraudes e deteção de atividades suspeitas na rede.

Projeções e análises

Através de algoritmos de Machine Learning é possível realizar análises avançadas com base em dados históricos. Na prática, através desta tecnologia é possível estabelecer previsões e estabelecer uma análise de mercado por forma a antecipar potenciais cenários, capacitando as empresas para ajustarem a sua estratégia em conformidade.

Melhoria contínua dos processos

De forma contínua, os novos dados que são gerados com o negócio servem para a aprendizagem do algoritmo de forma ininterrupta. Esta capacidade permite que os modelos de Machine Learning estejam em constante adaptação e otimização, fornecendo resultados mais precisos e eficientes na linha do tempo.

Que aplicações tem?

Saúde

Na área da saúde poderá ser usado na análise de dados médicos, diagnóstico de doenças, identificação de padrões em exames, análise de imagens médicas, descoberta de medicamentos, investigação e desenvolvimento na área da genética.

Banca

No setor financeiro, como já referimos, Machine Learning é fundamental para a deteção de fraudes em transações, mas também para a análise de risco de crédito, projeções de mercado, análise de sentimento de mercado, gestão e otimização de portefólio de carteiras de investimento.

Retalho

No retalho, mais concretamente no comércio online, Machine Learning ganha um papel protagonista na melhoria contínua da experiência dos consumidores. Através de recomendações de produtos, previsão de procura e segmentação mais detalhada, as compras eletrónicas ganha uma dinâmica mais personalizada e adaptada a cada público.

Marketing e publicidade

Nesta área, esta tecnologia é determinante para a segmentação do público-alvo, personalização de campanhas, otimização de conteúdo, análise de sentimentos em redes sociais e, de uma forma geral, para a otimização dos canais de promoção e distribuição.

Indústria

Nesta área, esta tecnologia é determinante para a segmentação do público-alvo, personalização de campanhas, otimização de conteúdo, análise de sentimentos em redes sociais e, de uma forma geral, para a otimização dos canais de promoção e distribuição.

Transporte e logística

Na logística é possível a otimização de rotas, antevisão de atrasos, gestão de frotas, seguimento de mercadorias, análise de dados - através dos sensores em veículos, e deteção atempada de anomalias no sistema de transporte que possam comprometer o normal funcionamento de toda a cadeia de transporte.

Inteligência Artificial e Machine Learning - quais as diferenças?

Se por um lado a Inteligência Artificial se refere ao campo mais amplo da ciência da computação, que se concentra na criação de sistemas inteligentes, por outro, Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial que se foca no desenvolvimento de algoritmos e de modelos capazes de aprender a partir de dados. Assim, enquanto a Inteligência Artificial abrange um campo mais amplo, Machine Learning é uma abordagem específica dentro da IA, que utiliza algoritmos e modelos estatísticos para treinar sistemas a partir de dados.

Machine Learning e Data Science - Qual a relação?

Enquanto Machine Learning se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que podem aprender a partir de dados e tomar decisões ou fazer previsões, Data Science é um campo mais amplo que envolve a recolha, preparação, análise e interpretação de dados para extrair informações significativas e tomar decisões informadas.

Os profissionais de Data Science utilizam técnicas e ferramentas, incluindo Machine Learning, para explorar e compreender os dados, desenvolver modelos preditivos e criar soluções para problemas complexos. Em suma, a principal diferença entre Machine Learning e Data Science é que, o primeiro, é uma técnica que se concentra no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender com dados, e no segundo, é possível obter insights e tomar decisões informadas.

Como podes aprender Machine Learning

Aprender Machine Learning oferece um horizonte amplo em oportunidades de carreira e crescimento profissional. Esta é uma área em que as tomadas de decisões são informadas e é privilegiada a automação e a eficiência, impulsionando a inovação tecnológica para solucionar problemas complexos.

Se é uma área onde pretendes desenvolver competências, estes passos poderão ajudar-te na tua jornada profissional:

• - Estuda os fundamentos da programação
• - A bases da matemática e da estatística serão uma mais-valia
• - Aprende os conceitos basilares de Machine Learning (tipos de aprendizagem, algoritmos, clustering, etc)
• - Adquire mais conhecimento tanto em tutoriais online como em livros
• - Aplica os teus conhecimentos em novos projetos
• - Familiariza-te com as frameworks e bibliotecas já existentes - tens inúmeras opções
• - Junta-te a comunidades, aprende e partilha

Qual o futuro do Machine Learning?

Machine Learning tem, neste momento, um papel crucial em vários setores. Graças à sua habilidade de aceder a respostas de difícil resolução e o facto de conseguir estabelecer previsões futuras através da análise preditiva, destaca-se cada vez mais como uma ferramenta útil para a evolução na sociedade.

A tecnologia tem tido avanços progressivamente mais sofisticados e a um ritmo acelerado. O futuro de Machine Learning pode passar pelo avanço contínuo em áreas como Deep Learning, onde modelos mais complexos poderão ser desenvolvidos. Existirá uma melhoria nos processos, com cada vez mais tarefas da rotina diária a serem automatizadas de forma mais eficiente.