Muita gente anda chamando o ano de 2022 como “o ano da tecnologia”. E não é para menos: temas como Inteligência Artificial, metaverso, aprendizado de máquinas e afins têm ganhado muito espaço no cotidiano e na mídia.

Mesmo assim, a maioria ainda não está familiarizada com esses termos e acaba confundindo-os.

Por isso, hoje vamos falar sobre Machine Learning, sua definição e a importância para nosso cotidiano.

O que é Machine Learning: definição e como funciona

Machine Learning (ML) é um ramo da Inteligência Artificial (IA) e da ciência computacional focado em imitar o aprendizado humano a partir do uso de dados e algoritmos. Com isso, as máquinas ganham autonomia e aumentam sua precisão e eficácia.

O ML, ou aprendizado de máquinas, está presente em várias coisas do nosso cotidiano, como nas recomendações dos serviços de streaming ou dos mecanismos de busca da internet.

A partir de métodos estatísticos, os algoritmos são treinados para fazer classificações, predições, descobrir padrões e gerar insights valiosos em projetos de mineração de dados.

Com ele, somos capazes de trabalhar com uma quantidade sobre-humana de dados e variáveis, de forma a guiar melhor nossa tomada de decisão e, assim, otimizar os resultados em tarefas diversas.

O aprendizado de máquinas se divide em quatro tipos, que serão abordados nos próximos tópicos.

Aprendizagem supervisionada

É o tipo mais comum. O algoritmo é alimentado a partir de um conjunto de dados conhecido, junto com as entradas (inputs) e saídas (outputs) esperadas. A partir disso, a máquina precisa descobrir uma forma de chegar a esses resultados.

A máquina, então, procura por padrões, faz previsões e aprende por observação, guiada pelo seu operador, o qual já conhece a solução do problema. Pelos resultados entregues, o operador pode definir correções e melhorias, repetindo o processo até que a máquina chegue a um alto nível de precisão e performance.

Por sua vez, existem três tipos de aprendizagem supervisionada:

1. Classificação: o programa aprende a identificar determinados padrões, a fim de classificar elementos em observações futuras. Um exemplo são os programas de classificação de e-mail em “spam” ou “não spam”.
   
2. Regressão: o programa deve estimar e compreender a relação entre diversas variáveis, a partir de uma variável dependente e um conjunto de variáveis substituíveis. Pode ser muito útil em processos de previsão de resultados.
   
3. Predição: muito comum em análises de tendências, o programa estuda uma série de variáveis do passado e do presente, identificando relações para prever resultados futuros.

Aprendizagem semi-supervisionada

Esse tipo é semelhante ao aprendizado supervisionado, porém usa dados rotulados junto com não rotulados.

Basicamente, dados rotulados são informações que possuem tags significativas para que o algoritmo possa entender os dados, enquanto os dados não rotulados não possuem essa informação.

Ao usar esta combinação, os algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender a rotular dados não rotulados.

Aprendizagem não supervisionada

Nesse caso, a máquina trabalha com o conjunto de dados de modo a identificar padrões neles, sem a supervisão de um operador ou uma resposta dada previamente.

Em vez disso, ela se ocupa em determinar relações e correlações entre os dados analisados. Nesse processo, o algoritmo trabalha com um grande volume de dados a fim de organizá-los.

Com quanto mais informações a máquina é alimentada, mais refinados serão seus resultados. A organização desses dados pode se dar por clusterização ou redução de dimensionalidade.

A clusterização é o ato de organizar os dados em grupos, a partir de critérios estabelecidos. É uma boa forma de categorizar e identificar padrões entre os diferentes conjuntos.

A redução de dimensionalidade consiste em reduzir o número de variáveis consideradas para chegar à informação desejada.

Aprendizagem por reforço

O aprendizado por reforço se concentra em processos de aprendizado regimentados, em que um algoritmo é alimentado com um conjunto de ações, parâmetros e valores finais.

Ao definir as regras, ele tenta explorar diferentes opções e possibilidades, monitorando e avaliando cada resultado para determinar qual é o ideal.

O aprendizado por reforço ensina a máquina por tentativa e erro. Ela aprende com as experiências passadas e começa a adaptar sua abordagem em resposta à situação para alcançar o melhor resultado possível.

O Machine Learning em nosso cotidiano

Hoje em dia, o ML está presente em diversos aspectos de nossa vida. Além de exemplos já citados, como a classificação de e-mails em “spam” ou “não spam”, vale destacar seu papel nas redes sociais.

Ao utilizarmos uma rede social, um conjunto de algoritmos atua para indicar conteúdos relevantes e personalizados. Isso também ocorre com mecanismos de busca, como o Bing, ou indicações em plataformas de streaming.

O Machine Learning também permite a atuação de carros autônomos, como os do Google Street View. Assim, o ML também é fundamental para o desenvolvimento de cidades inteligentes e para a consolidação de um mundo ainda mais conectado.

Portanto, podemos ver que diversas áreas de atuação se beneficiam da aplicação do ML, que já vem sendo implementado, testado e evoluído. Aos poucos, veremos maiores aplicações no nosso cotidiano, até que esse termo se torne natural e familiar em nossas vidas.