O que é Machine Learning – Uma introdução ao Aprendizado de Máquina

O que é Machine Learning: Uma breve apresentação

Machine Learning (ML), ou Aprendizado de Máquina em português, é um subcampo da inteligência artificial (IA) que se ocupa da construção de algoritmos e modelos estatísticos que podem executar tarefas específicas sem receber instrução explícita. Para tal emprega grandes quantidades de dados e usa algoritmos matemáticos sofisticados para aprender padrões e relacionamentos nos dados e, em seguida, fazer previsões ou tomar decisões com base nesses padrões.

O aprendizado de máquina é baseado na ideia de que as máquinas podem aprender com os dados, em vez de serem sempre explicitamente programadas. É usado para fazer previsões sobre eventos futuros, classificar dados em diferentes categorias, detectar anomalias ou outliers e executar muitas outras tarefas que estão além das capacidades dos sistemas tradicionais baseados em regras pré-programadas.

Chamamos de modelo a um programa ou algoritmo de ML que analisa montanhas de dados e descobre padrões ou realiza previsões com base nesses dados.

Outro conceito importante em ML é o conceito de dados de treinamento, que são os dados empregados para treinar um algoritmo ou modelo de aprendizado de máquina para prever o resultado que se deseja que o modelo preveja.

Trata-se de um conjunto de dados extremamente grande que é usado para ensinar um modelo de aprendizado de máquina.

Aplicações do Machine Learning

Para que serve o Machine Learning? O aprendizado de máquina é amplamente utilizado em muitos setores e tem uma ampla gama de aplicações no mundo real. Algumas das aplicações mais comuns são:

• Reconhecimento de imagem e fala: algoritmos de aprendizado de máquina são usados para reconhecer e categorizar imagens e fala, como em veículos autônomos e assistentes virtuais controlados por voz.
• Detecção de fraudes: bancos, administradoras de cartão de crédito e outras instituições financeiras usam algoritmos de aprendizado de máquina para detectar possíveis fraudes analisando transações, sinalizando atividades suspeitas e alertando as autoridades competentes, se necessário.
• Sistemas de recomendação: algoritmos de aprendizado de máquina são usados por empresas como Netflix, Amazon e YouTube para recomendar produtos e vídeos para seus usuários com base em suas próprias preferências.
• Diagnóstico médico: os algoritmos de aprendizado de máquina são usados no setor de saúde para ajudar a diagnosticar doenças e prever os resultados dos pacientes.
• Manutenção preditiva: algoritmos também são empregados em setores como manufatura e transporte para prever quando o equipamento falhará e agendar a manutenção de acordo, reduzindo o tempo de inatividade e aumentando assim a eficiência.
• Processamento de linguagem natural (PLN): aqui o machine learning é aplicado em tarefas de processamento de linguagem natural, como análise de sentimentos, classificação de texto e tradução de idiomas. Um exemplo típico é na construção de chatbots, como o ChatGPT, da OpenAI.
• Marketing e vendas: muitas empresas usam algoritmos específicos para analisar os dados de seus clientes e prever quais  têm maior probabilidade de fazer uma compra, ajudando as empresas a concentrar seus esforços de marketing com mais eficiência.
• Previsão do tempo: algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente empregado para analisar dados meteorológicos históricos e fazer previsões meteorológicas mais precisas.

Essas são algumas das muitas aplicações do mundo real do aprendizado de máquina, e o campo continua a evoluir e se expandir rapidamente.

Tipos de Aprendizado de Máquina

Existem três principais tipos principais de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.  Falemos sucintamente sobre cada um deles.

Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning)

Aprendizado supervisionado é um forma de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado usando dados rotulados, com o objetivo de fazer previsões sobre dados futuros não conhecidos. No aprendizado supervisionado, o modelo aprende a mapear entradas para saídas com base em exemplos de dados de treinamento.

O processo de aprendizado supervisionado geralmente envolve as seguintes etapas:

• Coleta e preparação de dados: a primeira etapa é reunir um conjunto de dados rotulados que o modelo possa usar para aprender o mapeamento entre entradas e saídas. Os dados devem ser claros, relevantes e representativos do problema que está sendo resolvido.
• Divisão os dados em conjuntos de treinamento e teste: A próxima etapa é dividir os dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar seu desempenho. Uma divisão comum é 80% dos dados para treinamento e 20% para teste.
• Escolha do modelo: a próxima etapa é escolher um modelo de aprendizado de máquina que será usado para fazer previsões. Existem muitos modelos diferentes para escolher, incluindo regressão linear, árvores de decisão, k-vizinhos mais próximos e redes neurais, entre outros.
• Treinamento do modelo: o modelo é então treinado usando os dados de treinamento. Durante o treinamento, o modelo usa as entradas e saídas dos dados de treinamento para ajustar seus parâmetros para que possa fazer previsões precisas. O modelo é treinado usando um algoritmo de otimização que minimiza a diferença entre as saídas previstas e as saídas reais dos dados de treinamento.
• Avaliação do modelo: Uma vez que o modelo foi treinado, ele é avaliado usando os dados de teste. Isso envolve fazer previsões sobre os dados de teste e comparar as previsões com as saídas reais. Métricas de avaliação, como exatidão, precisão, recall e pontuação F1, são usadas para quantificar o desempenho do modelo.
• Ajuste fino do modelo: Se o desempenho do modelo não for satisfatório, ele pode ser ajustado ajustando hiperparâmetros ou escolhendo um modelo diferente. O processo de ajuste fino envolve repetir as etapas de treinamento e avaliação até que o desempenho do modelo seja aceitável.
• Implantação do modelo: quando o desempenho do modelo for satisfatório, ele pode ser implantado em um aplicativo do mundo real, onde pode ser usado para fazer previsões sobre dados novos e não vistos.

Aprendizado não supervisionado (Unsupervised Learning)

O aprendizado não supervisionado é uma técnica que envolve encontrar padrões ou relacionamentos em dados sem o uso de rótulos ou valores de saída pré-existentes. Ao contrário do aprendizado supervisionado, o objetivo do aprendizado não supervisionado não é prever um valor de saída, mas sim encontrar alguma estrutura ou padrão nos dados.

Existem três técnicas principais usadas no aprendizado não supervisionado: clustering (agrupamento), redução de dimensionalidade e detecção de anomalias.

• Clustering: Clustering é o processo de dividir um grande conjunto de pontos de dados em grupos menores, ou clusters, com base em semelhanças em seus recursos. Por exemplo, o agrupamento pode ser usado para segmentar clientes em diferentes grupos com base em seu comportamento de compra. O objetivo do clustering é encontrar grupos naturais dentro dos dados, onde os pontos de dados dentro do mesmo cluster são mais semelhantes entre si do que a pontos de dados em clusters diferentes. Algoritmos comuns de agrupamento incluem k-means, agrupamento hierárquico e DBSCAN.
• Redução de dimensionalidade: em dados de alta dimensão, pode ser difícil visualizar e entender as relações entre os recursos. A redução de dimensionalidade é uma técnica usada para reduzir o número de recursos em um conjunto de dados, preservando as informações importantes. Isso ajuda a simplificar os dados e torná-los mais fáceis de visualizar e entender.
  Técnicas comuns de redução de dimensionalidade incluem análise de componentes principais (PCA) e análise discriminante linear (LDA).
• Detecção de anomalias: A detecção de anomalias é o processo de identificação de pontos de dados em um conjunto de dados que são significativamente diferentes da maioria dos pontos de dados. Esses pontos de dados são conhecidos como anomalias e podem indicar um problema, como fraude ou mau funcionamento de um sistema.
  A detecção de anomalias é usada em uma variedade de aplicações, como detecção de fraude, detecção de intrusão e monitoramento de processos industriais. Algoritmos comuns de detecção de anomalias incluem métodos baseados em densidade, métodos baseados em regras e métodos estatísticos.

Em conclusão, o aprendizado não supervisionado é uma ferramenta poderosa para encontrar padrões e relacionamentos nos dados. As técnicas de agrupamento, redução de dimensionalidade e detecção de anomalias são componentes importantes do aprendizado não supervisionado e são usadas em uma ampla gama de aplicações do mundo real.

Aprendizado semi-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado é uma abordagem de aprendizado de máquina que combina os pontos fortes do aprendizado supervisionado e não supervisionado.

• No aprendizado supervisionado, treinamos um modelo usando dados rotulados, onde tanto a entrada quanto a saída são conhecidas.
• No aprendizado não supervisionado, treinamos o modelo usando apenas os dados de entrada, sem nenhuma saída rotulada, para descobrir padrões e relacionamentos nos dados.

O aprendizado semi-supervisionado, como o nome sugere, usa uma mistura de dados rotulados e não rotulados para treinar o modelo. A ideia é aproveitar a grande quantidade de dados não rotulados disponíveis para melhorar o desempenho do modelo, enquanto ainda faz uso dos dados rotulados para orientar o processo de aprendizado.

Dessa forma, podemos obter melhor desempenho em comparação com o aprendizado puramente supervisionado ou não supervisionado, especialmente quando os dados rotulados são escassos. Alguns algoritmos comuns de aprendizado semi-supervisionado incluem métodos baseados em grafos, modelos generativos e autotreinamento.

Aprendizagem por reforço (Reinforcement Learning)

O aprendizado por reforço é uma forma de aprendizado de máquina que se concentra em como um agente (por exemplo, um robô, um aplicativo de software ou um carro autônomo) pode aprender a tomar decisões em um ambiente executando ações e recebendo recompensas. Os conceitos de recompensa, estado, ação e política são fundamentais para entender o aprendizado por reforço.

• Recompensa: No aprendizado por reforço, uma recompensa é um valor escalar (como um valor numérico) que o agente recebe após realizar uma ação em um determinado estado. O objetivo do agente é maximizar a recompensa cumulativa ao longo do tempo, o que reflete na qualidade das decisões tomadas. As recompensas podem ser positivas, negativas ou zero e fornecem ao agente feedback sobre suas ações.
• Estado: Um estado representa a situação atual ou as condições do ambiente. Por exemplo, o estado de um robô em um labirinto pode incluir sua posição e orientação. O estado também pode incluir informações sobre o ambiente, como a posição de outros objetos.
• Ação: Uma ação é uma decisão tomada pelo agente em um determinado estado. O conjunto de ações possíveis para um agente depende do ambiente, e o agente deve escolher a ação que maximizará a recompensa esperada.
• Política: Uma política é um mapeamento de estados para ações que determina o comportamento do agente. A política define como o agente selecionará ações em cada estado para maximizar sua recompensa.
  O objetivo do aprendizado por reforço é encontrar uma política ótima que maximize a recompensa cumulativa ao longo do tempo.
  A política pode ser determinística, o que significa que sempre retorna a mesma ação para um determinado estado, ou estocástica, o que significa que retorna uma distribuição de probabilidade sobre as ações.

No aprendizado por reforço, o agente aprende por tentativa e erro, ajustando continuamente sua política com base nas recompensas que recebe. Ao longo do tempo, a política do agente converge para uma política ótima que maximiza a recompensa cumulativa.

O desafio no aprendizado por reforço é encontrar uma maneira eficaz e eficiente de aprender a política ótima, pois o agente deve tomar decisões com base em informações incompletas e enfrentar incertezas no ambiente.

O aprendizado por reforço possui muitas aplicações do mundo real, algumas das quais são:

• Robótica: o aprendizado por reforço é usado na robótica para treinar robôs para executar uma tarefa específica, realizando ações em resposta às condições ambientais.
• Jogos: algoritmos de aprendizado por reforço foram aplicados a uma variedade de jogos, incluindo xadrez, damas e gamão. Esses algoritmos ajudam os jogadores a fazer jogadas ideais e podem até derrotar jogadores humanos experientes.
• Finanças: aqui ele pode ser usado para desenvolver estratégias de negociação nos mercados financeiros. Por exemplo, um algoritmo de aprendizado por reforço pode ser treinado para tomar decisões de compra ou venda com base nos dados históricos do preço de uma ação.
• Saúde: algoritmos de aprendizado por reforço podem ser empregados na área da saúde para otimizar as opções de tratamento para os pacientes.
  Por exemplo, um algoritmo pode ser treinado para recomendar o tratamento mais eficaz com base no histórico, sintomas e outros fatores do paciente.
• Direção automatizada: os algoritmos podem ser usados na direção automatizada em veículos autônomos para tomar decisões sobre os movimentos do veículo, como acelerar, frear e virar. Isso pode melhorar a segurança e a eficiência de carros autônomos e outros tipos de veículos.
• Publicidade na Web: os algoritmos também podem ser aplicados na otimização de estratégias de publicidade online, como o posicionamento de anúncios em sites, o direcionamento de anúncios para usuários específicos e o preço dos anúncios.
  Isso pode ajudar os anunciantes a alcançar os resultados desejados, minimizando seus custos.

Algoritmos para Machine Learning

Existem diversos algoritmos empregados em aprendizado de máquina, incluindo regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais. Um dos mais populares á a Regressão Linear – falemos sobre esse algoritmo brevemente, como exemplo, pois a análise dos algoritmos específicos é um assunto mais avançado – e que trataremos em outros artigos.

Exemplo de algoritmo: Regressão Linear

A regressão linear é um método estatístico para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. É uma das técnicas mais fundamentais em aprendizado de máquina e é amplamente usada tanto para regressão (prevendo uma saída contínua) quanto para classificação (prevendo uma saída categórica).

Na regressão linear, o objetivo é encontrar a linha de melhor ajuste que descreve a relação entre as variáveis independentes e dependentes. A linha de melhor ajuste é representada pela equação de uma linha, onde os coeficientes representam os pesos atribuídos a cada variável independente, e o intercepto representa o viés.

Para determinar a linha de melhor ajuste, o algoritmo usa uma função de perda, que mede a diferença entre os valores reais e os valores previstos. O algoritmo ajusta os coeficientes e o intercepto até que a perda seja minimizada, resultando na melhor linha de melhor ajuste.

Uma vez determinada a linha de melhor ajuste, ela pode ser usada para fazer previsões para novos pontos de dados, inserindo os valores das variáveis independentes. A previsão é simplesmente o produto escalar das variáveis independentes e dos coeficientes, mais o termo de viés.

A regressão linear é, portanto,  um método simples e eficiente para modelar relacionamentos lineares, mas limita-se apenas a modelar relacionamentos lineares e pode não funcionar bem com relacionamentos mais complexos.

Ferramentas e bibliotecas para Machine Learning

Como usar na prática o machine learning para construir uma aplicação? Existem inúmeras ferramentas e bibliotecas disponíveis para trabalho com machine learning, tanto proprietárias quanto de código aberto. Abaixo listo algumas das ferramentas mais populares disponíveis nas linguagens Python e R para aprendizado de máquina – outras linguagens também possuem suas bibliotecas especificas para esse campo.

Machine Learning em Python

Em Python, algumas ferramentas e bibliotecas populares de aprendizado de máquina incluem:

• NumPy: uma biblioteca para computação numérica e manipulação de dados amplamente usada
• Pandas: uma biblioteca para análise e manipulação de dados
• Matplotlib: uma biblioteca para visualização de dados (criação de gráficos, etc.)
• Scikit-learn: uma biblioteca para algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo regressão, classificação, agrupamento, redução de dimensionalidade e seleção de modelo
• TensorFlow: uma biblioteca de código aberto para machine learning e deep learning
• Keras: uma API de redes neurais de alto nível construída sobre o TensorFlow

Note que algumas delas não são exclusivas apenas para uso em machine learning, como as bibliotecas NumPy e Pandas, mas são amplamente empregadas para esse fim.

Machine Learning em Linguagem R

Já em R, algumas ferramentas e bibliotecas populares de aprendizado de máquina incluem:

• caret: um pacote para aprendizado de máquina que inclui pré-processamento, seleção de recursos e ferramentas de ajuste de modelo
• randomForest: uma implementação de um algoritmo chamado de random forest para classificação e regressão
• gbm: uma implementação de aumento de gradiente para aprendizado de máquina
• e1071: um pacote para aprendizado de máquina com funções para máquinas de vetores de suporte, Naive Bayes e computação de caminhos mais curtos, entre outros
• glmnet: uma implementação de modelos de regressão regularizados elásticos
• rpart: um pacote para particionamento recursivo para classificação e regressão.

Resumindo

Em resumo, o aprendizado de máquina é uma ferramenta poderosa que permite que os computadores aprendam e melhorem com a experiência sem serem explicitamente programados. É um subconjunto de inteligência artificial que fornece às máquinas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir dos dados.

O aprendizado de máquina funciona usando algoritmos e modelos estatísticos para analisar dados, identificar padrões e fazer previsões. Ele permite que os computadores se adaptem automaticamente a novos dados e façam previsões mais precisas ao longo do tempo.

Existem três tipos principais de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

• O aprendizado supervisionado envolve o treinamento de um modelo em dados rotulados para fazer previsões sobre novos dados.
• O aprendizado não supervisionado envolve encontrar padrões e relacionamentos nos dados sem o uso de dados rotulados.
• Já o aprendizado por reforço envolve treinar um modelo para tomar decisões em um ambiente dinâmico, recebendo feedback e recompensas.

O aprendizado de máquina é usado em uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural até detecção de fraudes e carros autônomos. À medida que a quantidade de dados disponíveis continua a crescer, as possibilidades de aprendizado de máquina são infinitas.

Conclusão

Em conclusão, o aprendizado de máquina é um campo poderoso e em rápida evolução da inteligência artificial que tem o potencial de revolucionar a maneira como abordamos a análise de dados e a tomada de decisões.

Suas aplicações são vastas e variadas, desde reconhecimento de imagem e fala até processamento de linguagem natural, análise preditiva e muito mais. À medida que continuamos a gerar grandes quantidades de dados no mundo digital de hoje, algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina estão se tornando cada vez mais importantes para extrair insights e criar valor a partir desses dados.

Embora possa ser um assunto complexo e técnico, há muitos recursos disponíveis para ajudar as pessoas a começar a aprender os fundamentos do aprendizado de máquina. Muitos desses recursos serão explicados com detalhes aqui no blog da Bóson Treinamentos e em nosso canal do YouTube homônimo.

À medida que avançamos, fica claro que o aprendizado de máquina continuará a desempenhar um papel significativo na formação do futuro da tecnologia e na maneira como interagimos com os dados.