Entendendo o Machine Learning

Você já se perguntou como a Netflix recomenda sua próxima série ou como o Google traduz textos instantaneamente? Frequentemente, a resposta é Machine Learning (ML) — uma área da ciência da computação que está transformando todos os setores. Na verdade, muitas pessoas têm curiosidade, mas muitas vezes se sentem sobrecarregadas pelo jargão técnico. Por isso, você quer entender essa tecnologia poderosa, e precisa de um roteiro claro e amigável. Felizmente, este guia abrangente vai simplificar o ML, pois cobre exatamente o que ele é, seus principais tipos, como é aplicado no mundo real e as questões éticas críticas que você precisa conhecer. Portanto, prepare-se para iniciar sua jornada de aprendizagem no futuro da IA!

O que é Machine Learning, na verdade?

Em sua essência, o Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que se concentra em construir sistemas. Basicamente, esses sistemas aprendem com dados, identificam padrões e tomam decisões com intervenção humana mínima. Em vez de programá-los explicitamente para executar uma tarefa, os algoritmos de ML aprendem com grandes conjuntos de dados, e assim melhoram seu desempenho ao longo do tempo.

Imagine desta forma: ao escrever milhões de linhas de código detalhando todos os cenários possíveis, você dá ao computador um conjunto enorme de exemplos e permite que ele descubra as regras por si mesmo. Essa capacidade de aprender de forma autônoma é o que torna o ML tão revolucionário. Além disso, é o que impulsiona a inovação em todos os setores.

Em suma, o ML é uma ciência de ensinar computadores a aprender sem serem explicitamente programados.

Os principais tipos de aprendizado de máquina

Primeiramente, entender as diferentes categorias é crucial para entender como os modelos de ML são construídos e usados. Isso porque cada tipo é adequado para tarefas específicas, dependendo da natureza dos dados e do resultado desejado. A seguir, vamos detalhar os três paradigmas fundamentais de aprendizagem.

Aprendizado Supervisionado: Aprendendo com Exemplos

O Aprendizado Supervisionado é o tipo mais comum. Nele, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados rotulados. Ou seja, um conjunto de dados rotulado significa que os dados de entrada já têm uma “resposta” ou saída correta associada a eles.

Assim,  o modelo aprende a mapear a entrada para a saída,  e então  faz uma reflexão sobre novos dados não vistos anteriormente.  É como  um aluno aprendendo com um professor: o professor (os rótulos) mostra as respostas corretas até que o aluno consiga responder sozinho.

Principais casos de uso do Aprendizado Supervisionado:

• Classificação:  Prever uma categoria, como se um e-mail é  spam  ou  não spam .

• Regressão:  Prever um valor contínuo, como o preço de uma casa com base em características como tamanho e localização.

Aprendizado Não Supervisionado: Encontrando Padrões Ocultos

Em contraste, o Aprendizado Não Supervisionado envolve o treinamento de modelos com dados não rotulados. Neste caso, o sistema deve encontrar padrões ocultos, estruturas e relações dentro dos dados por conta própria, sem qualquer orientação prévia.

Sem dúvida, essa abordagem é poderosa para explorar grandes conjuntos de dados onde a intuição humana pode perder conexões sutis. Consequentemente, ela permite descobertas óbvias e redução de dados.

Técnicas-chave no Aprendizado Não Supervisionado:

• Clustering (Agrupamento):  Agrupar pontos de dados semelhantes,  sendo  frequentemente usado para segmentação de mercado para identificar diferentes grupos de clientes.

• Associação:  Descobrir regras que descrevem grandes porções dos dados,  como por exemplo  identificar quais produtos são frequentemente comprados juntos (pão e leite).

Aprendizado por Reforço: Aprendendo Fazendo

Por outro lado, o Aprendizado por Reforço (RL) é uma abordagem distinta inspirada na psicologia comportamental. Nele, um agente aprende a tomar decisões executando ações em um ambiente para maximizar uma recompensa cumulativa. Diferentemente dos outros tipos, não há um grande conjunto de dados; Ao invés disso, o agente aprende por tentativa e erro.

O processo é simples: o agente recebe uma recompensa positiva por boas ações e uma deliberação por mais ações. Dessa forma, ele aprende uma política ótima — uma sequência de ações que leva ao melhor resultado possível. Esta é, aliás, uma IA que impulsiona jogos complexos e controla sistemas independentes.

Aplicações comuns do RL:

• Treinar robôs para realizar tarefas físicas complexas.

• Desenvolvedor IA para jogos de tabuleiro como Go e Xadrez, e para videogames.

• controle o gerenciamento de recursos em data centers.

Aplicações do Mundo Real que Usam ML

É importante notar que o Machine Learning não é apenas teórico; pelo contrário, está integrado em nossa vida diária, muitas vezes de maneiras que nem percebemos. Além disso, o rápido avanço no poder de computação e na disponibilidade de dados significa que o ML está resolvendo problemas cada vez mais complexos. Vejamos, então, alguns setores-chave que se beneficiam dessa tecnologia.

Saúde e Medicina

Atualmente,  os modelos de ML estão revolucionando o diagnóstico e a descoberta de medicamentos.  Isso porque  eles podem analisar imagens médicas (como raios-X ou ressonâncias magnéticas) com alta precisão, geralmente mais rápido que especialistas humanos,  e assim  detectar doenças como o câncer precocemente.

• Ferramentas de Diagnóstico:  Com elas,  podemos identificar indicadores de doenças anos antes dos sintomas aparecerem.

• Medicina Personalizada:  Dessa forma,  podemos prever como um paciente responderá a tratamentos específicos com base em seu perfil genético.

Serviços Financeiros

Desde a detecção de fraudes até o  algoritmo de negociação  , o ML é supérfluo nas finanças. Isso acontece porque os modelos processam transações rapidamente para identificar anomalias que podem indicar atividades fraudulentas, ou que economizam milhões para as instituições.

• Pontuação de Crédito:  Com o ML,  criamos avaliações de risco mais precisas e dinâmicas para solicitantes de empréstimos.

• Trading  Algorítmico:  Graças a ele,  realizamos negociações em momentos ótimos com base em modelos de previsão de mercado.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Por sua vez, o PLN é um campo onde os algoritmos de ML permitem que os computadores entendam, interpretem e gerem a linguagem humana. Como resultado, isso levou a ferramentas poderosas que usamos constantemente.

• Assistentes Virtuais:  Eles alimentam  dispositivos como Siri e Alexa para entender comandos de voz.

• Tradução Automática:  Assim,  fornecemos serviços de tradução quase instantâneos entre bolsas de idiomas.

Os Desafios Éticos da IA ​​e do ML

À medida que os sistemas de ML se tornam mais independentes e influentes, as considerações éticas que cercam seu uso estão se tornando fundamentais. Por isso, é essencial que abordemos esses desafios proativamente para garantir uma implantação justa e responsável da IA.

Vidas e Justiça

Uma grande preocupação é o algorítmico. Isso ocorre porque se os dados usados ​​para treinar um modelo de ML refletem visões sociais existentes (por exemplo, raciais, de gênero ou econômicas), o modelo de aprendizagem irá e perpetuará essas mesmas visões, o que frequentemente leva a resultados discriminatórios.

Para ilustrar: um algoritmo de contratação treinado em dados históricos pode injustamente descartar candidatos ocasionais de grupos sub-representados se esse grupo foi sub-representado no passado. Portanto, proteger a vida exige uma curadaria cuidadosa dos dados e auditorias algorítmicas.

Transparência e Explicabilidade (XAI)

Outro ponto crucial é que muitos modelos complexos de ML, especialmente as redes neurais profundas, são frequentemente chamados de “caixas pretas”. Isso deve ser difícil de entender como eles chegaram a uma decisão específica. Naturalmente, essa falta de transparência é problemática quando os modelos são usados ​​para decisões de alto impacto, como justiça criminal ou concessão de empréstimos.

Felizmente, a IA Explicável (XAI) é um campo dedicado a criar modelos que possam articular seu processo de tomada de decisão de uma forma que os humanos possam entender, construindo assim confiança e responsabilidade.

Privacidade e Segurança de Dados

Por último, os modelos de ML consomem muitos dados. Consequentemente, a coleta e o uso de grandes quantidades de dados pessoais levantam questões sérias de privacidade. Por esse motivo, regulamentações fortes e técnicas de anonimização são permitidas para proteger as informações dos usuários contra mau uso ou publicamente.

• Privacidade Diferencial:  Com estas técnicas, adicionamos “identidade ruída” aos dados para proteger os modelos individuais, permitindo ainda que os dados sejam usados ​​para treinamento.

Aplicativos Recomendados para Aprender ML e Data Science

À medida que você continua sua jornada de aprendizagem em Machine Learning e Data Science, usar as ferramentas certas é fundamental. Por isso, nós do Guia de Apps recomendamos os seguintes aplicativos para ajudá-lo a praticar, programar e se manter atualizado:

1. Grasshopper:  Embora focado em programação geral, este aplicativo desenvolvido pelo Google é fantástico para iniciantes absolutos aprenderem os conceitos fundamentais de programação (usando JavaScript) necessários para Python e ML.

2. Jupyter/Colab (via navegador móvel ou aplicativo dedicado, se disponível):  O ambiente de notebook é o padrão da indústria para ciência de dados.  Então,  use o aplicativo do Colab ou um navegador móvel para executar e experimentar códigos de ML em Python diretamente no seu telefone ou tablet.

3. DataCamp/Coursera:  Essas plataformas de aprendizagem oferecem aplicativos móveis dedicados.  Eles fornecem,  por exemplo, cursos estruturados, projetos guiados e testes sobre algoritmos de ML,  deep learning  e aplicações práticas em várias linguagens de programação.

Abrace o Futuro da Aprendizagem

Concluindo, o Machine Learning é, sem dúvida, uma das tecnologias mais transformadoras da nossa era. Agora você tem uma compreensão clara do que é o ML, como seus diferentes tipos (Supervisionado, Não Supervisionado, por Reforço) funcionam, suas poderosas aplicações em todos os setores e o diálogo ético essencial que cerca seu uso. No entanto, o mundo da IA ​​está se movendo rápido, e a aprendizagem contínua é a única maneira de acompanhar o ritmo. Por isso, não deixe que a complexidade seja uma barreira.

Comece a Programar Hoje!

Finalmente, pronto para aplicar seu novo conhecimento? Então, baixe um dos aplicativos de aprendizagem de ciência de dados recomendados hoje mesmo e comece a construir seu primeiro modelo de ML para entender realmente o poder desta tecnologia!

Conteúdo desenvolvido com apoio de ferramentas de Inteligência Artificial e revisado antes da publicação.