Machine Learning: saiba o que é aprendizado de máquina

O medo de inovar e investir em tecnologias úteis têm feito gestores deixarem de lado soluções que podem melhorar o desempenho de diversos processos. Uma dessas soluções é a Inteligência Artificial (IA), mais em específico sua subárea, o Machine Learning, que muitas vezes chega a ser confundido com a própria IA, tamanha sua utilização.

O Machine Learning — aprendizado de máquina, em português —, utiliza exemplos colhidos de situações reais para “treinar” algoritmos. Assim, pode-se utilizar entidades inteligentes em situações cotidianas, como atendimento ao cliente, até para efetuar melhorias na logística.

Nesse texto, explicaremos o que é o Machine Learning, esclarecendo conceitos e introduzindo seus fundamentos. Também falaremos de seus principais campos de aplicação. Temos certeza de que, ao fim da leitura, você verá com novos olhos essas tecnologias emergentes.

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Esclarecendo conceitos importantes

Antes de falar sobre o tema principal, é necessário esclarecer alguns conceitos. Existem três termos que todos que estão inseridos na comunidade tecnológica têm ouvido bastante: mineração de dados, deep learning e machine learning.

Mineração de dados é um conjunto de métodos que buscam extrair conhecimento de informações, armazená-lo de forma correta e manipulá-lo eficientemente. Para isso, faz-se uso de métodos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina, que explicaremos mais a fundo em breve.

Convém ressaltar, neste ponto, que machine learning NÂO é a mesma coisa que métodos estatísticos. A estatística utiliza hipóteses bem definidas para buscar estruturas nos conjuntos de dados, enquanto o aprendizado de máquina descobre estruturas próprias em cada um desses conjuntos.

Já deep learning é um derivado do aprendizado de máquina, que utiliza alguns de seus algoritmos e uma grande quantidade de dados para extrair padrões mais complicados. Os últimos avanços nessa área estão ligados ao reconhecimento de objetos em imagens (como faz o Facebook e o Google) ou palavras em frases (como a Siri e a Cortana).

Definindo machine learning

O conceito de aprendizado de máquina se confunde com o de sistemas inteligentes. Alguns autores definem machine learning como um método de construção de programas que melhoram sua capacidade de resolver problemas automaticamente, isto é, por meio de exemplos que são fornecidos ao algoritmo.

Podemos citar três possibilidades de aplicação de algoritmos com essas características: classificação, regressão e agrupamento. Note que ainda não estamos mencionando as aplicações práticas, mas sim seus fundamentos.

Classificação

O algoritmo identifica a qual grupo pertence um dado exemplo dentre grupos já conhecidos. Por exemplo, digamos que fornecemos ao algoritmo exemplos de vinhos, com seus taninos, níveis de acidez, níveis de álcool e suas respectivas uvas.

Agora, é possível apresentar ao algoritmo as três primeiras características para que o sistema encontre a uva que originou o vinho. Isso mesmo: sem nunca ter visto a combinação desses três atributos!

Regressão

O aprendizado de máquina para regressão funciona de forma preditiva, fornecendo valores contínuos. Um exemplo de uso é basear o preço de novos produtos em pesquisas de mercado e características tecnológicas.

Agrupamento

Algoritmos de aprendizado de máquina agrupam os exemplos por graus de afinidade. Voltemos ao exemplo do vinho: digamos que, agora, nosso interesse é agrupar vinhos com características semelhantes.

A resposta final será um número N de grupos, sendo N o número de vinhos que apresentam tanino, acidez e nível de álcool considerados semelhantes.

Naturalmente, existem várias possibilidades para obter esses resultados, isto é, diferentes algoritmos. Saber como tratar os dados, assim como quais algoritmos utilizar, é função do cientista de dados, profissão considerada em alta no momento.

Além disso, não é demais dizer que o algoritmo não é o único responsável pelo bom resultado do aprendizado de máquina. A relação dos exemplos apresentados durante o treinamento com o objetivo pretendido, além de como ocorre a limpeza desses dados, é tão importante quanto.

Entendendo as áreas de aplicação

Já definimos aprendizado de máquina e seus fundamentos. No entanto, como isso pode ser útil na prática?! Esses algoritmos estão mais presentes do que você imagina, fazendo parte de atendimento ao consumidor, proteção de sites, reguladores de preços e sistemas autônomos. É também um ótimo pretexto para integrar a área de TI nos negócios.

O que permite essa ampla gama de aplicações é o fato do algoritmo receber um “exemplo”, uma entrada. Não especificamos quais devem ser essas entradas, pois elas não precisam ser de um tipo exclusivamente, como uma tabela numérica.

Imagens coloridas, imagens em escala de cinza, valores categorizados, valores contínuos, uma mistura de todos eles — tudo pode ser inserido na rede (claro, da forma correta) para treiná-la. Assim, qualquer tarefa que pode ser “ensinada” a alguém pode ser ensinada a um sistema inteligente.

Nesse ponto, você provavelmente está pensando: “mas por que gastar dinheiro com isso, afinal?! Posso muito bem conduzir meus processos da maneira antiga e economizar esse dinheiro!”. Só que não é bem assim: automatizar soluções por meio de agentes inteligentes pode ser entendido como um investimento.

Chatbots, também conhecidos como agentes de conversação ou sistemas de diálogos, por exemplo, são peças importantes no atendimento com o cliente e na geração de leads. Isso acontece pois eles estão disponíveis 24/7, respondendo às principais perguntas de acordo com uma base de treinamento.

Lembramos que, como o aprendizado de máquina fornece respostas mesmo para padrões não apresentados durante o treinamento, a forma como a conversa se dá pode nunca ter sido vista pelo chatbot e, mesmo assim, ele pode operar normalmente. Outro ponto positivo é que, dependendo do algoritmo, o agente de conversação pode continuar aprendendo conforme conversa com mais clientes.

Outra grande área de utilização é no transporte. A análise dos dados para identificação de padrões e tendências é fundamental para economia de combustível e de tempo, além de ser capaz de prever problemas nos itinerários.

Com plataformas atuais, como a Azure da Microsoft, o profissional pode utilizar aprendizado de máquina sem entrar nas questões matemáticas dos algoritmos.

Como o mais oneroso é o tempo de processamento, utilizar tais plataformas representa grande economia final, já que se paga apenas pelo que se utiliza. Para desenvolvedores e cientistas de dados mais experientes, ainda é possível mesclar R e Python em algoritmos personalizados.

Machine learning já não é mais uma tendência, mas sim uma solução que as empresas podem aplicar imediatamente em diversos setores de seus negócios. Com as facilidades relacionadas à computação em nuvem e terceirização de implementação, o gestor fica sem desculpas para deixar de lado essa inovação.

Gostou de saber mais sobre como o Machine Learning pode impactar seu negócio? Conhece mais alguma aplicação que está alterando o modo como as empresas trabalham? Deixe um comentário no post!