Confira 4 tipos de aprendizado de máquina e suas aplicações

Os tipos de aprendizado de máquina representam mais uma inovação incrível que a transformação digital proporciona às empresas por meio da inteligência artificial. Há basicamente quatro tipos principais dessa tecnologia que é importantíssima para ampliar a visão sobre o comportamento dos clientes, auxiliar no desenvolvimento de novos produtos e aprimorar padrões de operação de negócios.

Não dá para negar que essa tecnologia é crucial para uma empresa, concorda? Então, prepare-se para conhecer melhor o conceito de machine learning e os seus principais tipos!

O que é aprendizado de máquina?

Machine learning  – ML (ou aprendizado de máquina, em português) é um tipo de inteligência artificial (IA) que gera aplicações mais precisas na previsão de resultados sem serem explicitamente programadas para isso.

Os algoritmos de aprendizado de máquina usam dados históricos como entrada para prever novos valores de saída. Os mecanismos de recomendação são um caso de uso comum para aprendizado de máquina. Outros usos populares incluem:

• detecção de fraudes;
• filtragem de spam;
• detecção de ameaças de malware;
• automação de processos de negócios (BPA);
• manutenção preditiva;
• personalização no atendimento ao cliente;
• análise de sentimentos em redes sociais;
• previsão de demanda em cadeias de suprimentos.

Qual a realidade dessa tecnologia nas empresas atualmente?

O aprendizado de máquina é uma inovação ainda complicada para o Brasil. Em desenvolvimento, a ferramenta apresenta um grande potencial, mas o valor do investimento é considerado alto para o que ela pode entregar de valor para o negócio.

Apesar disso, é provável que a tecnologia vá ganhando força e seja aprimorada aos poucos, com valores mais realistas e precisão de resposta. O aprendizado não supervisionado, por exemplo, é considerado arriscado, já que a máquina fica totalmente livre para realizar as análises, e isso diminui a confiabilidade.

No entanto, gigantes do mercado como Google, Amazon e Apple vêm adotando tecnologias em cima de:

• internet of things (IoT), ou internet das coisas;
• aprimoramento de segurança cibernética;
• automação de compreensão de fala natural;
• ética em inteligência artificial.

Tudo isso vem colaborando para simplificar e democratizar o acesso à inteligência artificial e fazer com que ela consiga aprimorar as metas de negócio, além de melhorar o desenvolvimento de produtos e serviços.

Empresas brasileiras também estão começando a adotar machine learning para otimizar operações logísticas para prever manutenção de equipamentos

Quais os principais tipos de aprendizado de máquina?

Quando um cientista de dados avalia qual dos tipos de aprendizado de máquina deve utilizar, ele basicamente pondera sobre o tipo de dado que deseja prever. É a partir disso que ele define o tipo de algoritmo a ser utilizado.

Veja nos próximos tópicos quais são esses tipos de aprendizado de máquina, além de como eles se aplicam e quais as suas vantagens em um projeto empresarial.

1. Supervisionado

Nesse tipo de aprendizado de máquina, os cientistas de dados fornecem algoritmos com dados de treinamento rotulados e definem as variáveis que desejam para que o algoritmo avalie as correlações. Tanto a entrada quanto a saída do algoritmo são especificadas. Alguns dos mais comuns são:

• regressão linear;
• regressão logística;
• árvore de decisão.

Há diversas vantagens na aplicação de aprendizado supervisionado, como o aproveitamento de experiências anteriores para coletar dados ou produzir saídas, a otimização de critérios por meio da experiência e a solução de diversos problemas do mundo real.

2. Não supervisionado

Já o tipo de aprendizado de máquina não supervisionado envolve algoritmos que treinam em dados não rotulados. O algoritmo varre os conjuntos de dados procurando qualquer conexão significativa. Os dados que os algoritmos treinam, bem como as previsões ou recomendações que eles produzem, são predeterminados. Veja alguns dos principais benefícios desse modelo:

• muito útil para encontrar padrões nos dados, que não são possíveis de encontrar usando métodos normais;
• classificação e aprendizagem dos dados sem rótulos;
• auxílio para o entendimento de dados brutos.

Algoritmos não supervisionados são usados com frequência em análises de clusterização para segmentar clientes com base em comportamentos semelhantes e identificar padrões ocultos em grandes conjuntos de dados.

3. Semi Supervisionado

Em relação ao tipo semi supervisionado, o principal objetivo é mesclar as duas possibilidades anteriores. Os cientistas de dados podem alimentar um algoritmo principalmente rotulado de dados de treinamento, mas o modelo é livre para explorar os dados por conta própria e desenvolver sua própria compreensão do conjunto de dados.

A principal vantagem do aprendizado semi supervisionado é a possibilidade de ampliação do potencial do modelo supervisionado. Isso porque a rotulagem de dados nem sempre abrange todas as probabilidades por ser um processo mais caro e complexo.

Então, a aprendizagem semi supervisionada permite a exploração de dados não rotulados para o aprendizado de máquina. Dessa forma, é possível esperar um cenário de resposta melhor e mais completo do que o uso apenas de um modelo supervisionado ou de um não supervisionado.

4. Por reforço

Nesse modelo, os cientistas de dados geralmente usam o aprendizado por reforço para ensinar uma máquina a concluir um processo de várias etapas para o qual existem regras claramente definidas. Entre as principais vantagens, destacamos:

• otimização de desempenho;
• sustentação da mudança por um longo período;
• diminuição de sobrecarga.

Os cientistas de dados programam um algoritmo para concluir uma tarefa e fornecer pistas positivas ou negativas à medida que descobrem como concluir uma tarefa. Mas, na maioria das vezes, o algoritmo decide por conta própria quais etapas devem ser seguidas ao longo do caminho.

O aprendizado por reforço também é utilizado em áreas como jogos, robótica e automação industrial, nas quais a otimização de processos complexos é fundamental.

Qual a relação entre aprendizado de máquina e cibersegurança?

Imagine o quanto é desafiador para grandes negócios conviverem com milhões de ataques de malware com frequência. Como um ou até mesmo vários programadores humanos conseguiriam combater isso todos os dias?

Nesse cenário, o aprendizado de máquina é fundamental, já que usa algoritmos oriundos de conjuntos de dados anteriores e estatísticas para gerar suposições sobre um comportamento de uma máquina. A partir disso, é possível que o equipamento ajuste suas ações e até as execute sem ser programado para isso.

O machine learning tem potencial para classificar milhões de arquivos e rastrear aqueles que sejam potencialmente perigosos. Nesse ponto, ele se torna uma ferramenta essencial para descobrir ameaças e eliminá-las antes da sua atuação.

Além disso, algoritmos de ML podem ser treinados para identificar padrões de comportamento anômalos na rede, detectando e mitigando ataques com medidas de segurança em tempo real.

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