Conheça mais sobre essa prática da inteligência artificial (IA) e as diferenças entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
O aprendizado de máquina, ou machine learning, é um ramo da inteligência artificial (IA) que capacita sistemas a aprenderem e aprimorarem seu desempenho com base em dados, sem a necessidade de interação humana e programação para cada tarefa.
Esse treinamento da inteligência artificial é feito através de métodos diferentes, escolhidos de acordo com a tarefa a ser resolvida e a disponibilidade de dados para o aprendizado e teste dos modelos.
A seguir, veja os principais métodos de aprendizado de máquina e quais são suas aplicações:
Aprendizado supervisionado
O aprendizado supervisionado, ou aprendizado de máquina supervisionado, é um modelo de IA que usa dados rotulados, informações que são identificadas ou classificadas em categorias conhecidas. Por exemplo, ao classificar manualmente um conjunto de e-mails como spams e os demais como “não-spam”, pode-se falar que os dados foram rotulados.
O modelo de IA aprende com as informações rotuladas e com os algoritmos, sequência de instruções claras e bem definidas que visam alcançar um objetivo. No caso dos e-mails, o objetivo é identificar mensagens eletrônicas não solicitadas e muitas vezes não desejadas, enviadas em massa para as pessoas. Com amostras de dados sobre o que se enquadra e o que não, a IA aprende a identificar os padrões entre os e-mails e a filtrar as mensagens não desejadas.
Nesse processo, inúmeros testes são feitos para ver se o modelo está funcionando e fornecendo as respostas esperadas. Se o desempenho do modelo obtido estiver em um nível não aceitável, é necessário continuar treinando-o e, eventualmente, adicionando mais dados.
Depois de treinar e testar o modelo, é possível usá-lo para fazer previsões e deduzir os próximos resultados. É possível desenhar a solução para que o modelo continue a aprender com os novos dados e com feedback humano. Por exemplo, os usuários conseguem classificar manualmente e-mails com spams ou avisar o sistema que a mensagem não é spam. Esses processos contribuem para o aprendizado da máquina.
Quais são as aplicações do aprendizado supervisionado?
O aprendizado supervisionado pode auxiliar em tarefas cotidianas em empresas de diferentes setores e é dividido em duas abordagens principais que ajudam a entender as aplicações da tecnologia:
Classificação
A classificação é usada para separar dados em categorias distintas. É muito comum usar a classificação binária, aquela que tem apenas duas categorias, geralmente uma que representa a ocorrência e outra que representa a “não ocorrência”. O exemplo dos spams de e-mail demonstra esse conceito: a mensagem é classificada como spam ou não spam. Outro exemplo pode ser visto nas indústrias, modelos de IA podem ser treinados para aprender a reconhecer padrões de defeito, como arranhões ou desalinhamentos. Assim, a IA pode classificar peças como “aprovadas” ou “defeituosas”.
Regressão
A regressão é um método de aprendizado de máquina que usa algoritmos para prever valores numéricos com base em dados históricos. Um dos seus maiores usos é para fazer projeções, como prever receita de vendas ou o consumo de energia de uma fábrica.
Aprendizado não supervisionado
O aprendizado não supervisionado, ou aprendizado de máquina não supervisionado, é um modelo de IA que não recebe rótulos e nem respostas certas. A partir dos algoritmos e dos dados, ele opera de forma autônoma para analisar as informações e aprender padrões.
Um exemplo são os sistemas de recomendações de conteúdos, como o Google Notícias, que utiliza aprendizado não supervisionado para organizar automaticamente as notícias em grupos relacionados e identificar quais delas têm mais chances de atrair cada perfil de usuário.
Para fazer essa tarefa, primeiro a IA é treinada com dados de fontes diversificadas, como sites de jornais, blogs e agências de notícias no caso do Google Notícias. O modelo identifica padrões entre os dados — por exemplo, repetição de expressões — e, a partir dos algoritmos, chega ao seu objetivo. Por exemplo, por meio da repetição de expressões e de semelhanças em outros parâmetros, a IA fornece recomendações personalizadas de conteúdo para os usuários.
Quais são as aplicações do aprendizado não supervisionado?
O aprendizado não supervisionado é usado para três casos principais:
Agrupamento
O agrupamento ou clustering é uma técnica de aprendizado de máquina que organiza os dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças, como no exemplo do sistema de recomendação de notícias. Outra aplicação da tecnologia ocorre, por exemplo, na segmentação de clientes com base em seu histórico de compras, o que possibilita a oferta personalizada de produtos.
Associação
A associação é usada para descobrir padrões frequentes entre os dados, analisando as informações que costumam aparecer juntas. Nessa técnica, a IA busca relações ocultas entre os dados. Um dos usos da análise da associação no cotidiano ocorre em comércios eletrônicos, na sugestão de produtos com base em compras anteriores. Se dois itens são frequentemente comprados juntos, a IA pode passar a indicar para os próximos clientes a compra em conjunto dos itens.
Detecção de anomalias
A detecção de anomalias ajuda a encontrar dados que se desviam do padrão esperado. O método é usado para indicar erros, fraudes ou eventos raros. Um exemplo é a detecção de defeitos em parafusos. A IA é treinada com inúmeras imagens do objeto sem defeitos e pontua o padrão entre elas. Após o processo, quando alguma imagem com o objeto apresentando algum defeito aparece, o modelo consegue detectar a anomalia ao identificar as diferenças entre as imagens.
Aprendizado por reforço
O aprendizado por reforço permite que o modelo aprenda a tomar decisões de forma autônoma, a partir da interação com o meio ambiente. Nessa técnica, não existe indicação da melhor ação a ser tomada e não há necessidade de treinamento com dados pré-selecionados. O modelo recebe recompensas ao se aproximar do resultado desejado, ajustando suas ações para maximizar esses retornos.
Por exemplo, um robô pode aprender a andar através de sinais de recompensa e punição. Quando se move corretamente, recebe recompensas; se tropeça ou cai, é penalizado. Por meio de tentativa e erro, o robô aprimora seu desempenho sem necessidade de orientação humana direta.
O robô também aprende a balancear suas ações para maximizar as recompensas. Se o objetivo é andar rapidamente, mover-se devagar pode render algumas recompensas, mas menos do que se aumentar a velocidade. Com o tempo, o robô ajusta seu comportamento para otimizar os resultados desejados.
Quais são as aplicações do aprendizado por reforço?
O aprendizado por recompensa está ganhando espaço com o desenvolvimento de novas tecnologias. Aplicações atuais incluem o aprimoramento de chatbots e o desenvolvimento de robôs e veículos autônomos. Em indústrias essa técnica tem diversas aplicações, como a automação de máquinas e equipamentos.
Outros métodos
Além do aprendizado supervisionado, não supervisionado e semi-supervisionado, existem outras abordagens de aprendizado de máquina.
Uma delas é o aprendizado semi-supervisionado, uma abordagem de aprendizado de máquina que integra técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, utilizando simultaneamente dados rotulados e não rotulados para treinar modelos de inteligência artificial. A metodologia é vantajosa em cenários em que a obtenção de uma grande quantidade de dados rotulados é custosa ou inviável.
Por exemplo, na filtragem de spam em e-mails, é possível treinar o modelo com um conjunto limitado de mensagens previamente classificadas (spam ou não spam) e, ao mesmo tempo, utilizar inúmeros e-mails não rotulados. Com esse método, o sistema aprende a distinguir com maior eficácia entre mensagens desejadas e indesejadas, mesmo quando enfrenta novos tipos de spam.
Como escolher o melhor método de aprendizado de máquina?
A escolha de um modelo de aprendizado de máquina depende de fatores relacionados à estrutura, ao volume, à qualidade dos dados e ao objetivo da IA. Especialistas na área são os mais indicados para entender e facilitar a escolha do método.
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