A Aprendizagem de Máquina (ML) representa uma inovação tecnológica que continua a demonstrar o seu valor em diversas áreas.
Esta área, também conhecida como Machine Learning, está intimamente ligada à inteligência artificial e ao aprendizado profundo. Vivendo numa era de avanço tecnológico contínuo, o ML permite antecipar o futuro e ajustar estratégias com base em análises precisas.
Assim, as tarefas manuais estão a tornar-se obsoletas, com a automação a predominar. Diferentes algoritmos de aprendizado de máquina foram concebidos para finalidades distintas, sendo capazes de resolver problemas complexos e otimizar processos de negócios.
Exemplos notáveis incluem jogos como xadrez, preenchimento de dados, realização de cirurgias, seleção de produtos numa lista de compras e muito mais.
Este artigo explorará detalhadamente os algoritmos e modelos de aprendizado de máquina.
Vamos começar!
O que é Aprendizado de Máquina?
O aprendizado de máquina é uma disciplina que permite que sistemas (como computadores) desenvolvam a capacidade de aprender e adaptar-se através de modelos e algoritmos estatísticos, sem necessitar de programação explícita.
Como resultado, as máquinas passam a exibir comportamentos similares aos humanos. É uma vertente da Inteligência Artificial que aprimora a precisão de softwares na realização de tarefas e na elaboração de previsões, utilizando dados para melhorar continuamente.
Com o rápido crescimento da tecnologia computacional, o aprendizado de máquina evoluiu consideravelmente, desde o reconhecimento de padrões até a capacidade de executar tarefas específicas.
Através da aprendizagem de máquina, os computadores analisam dados históricos para tomar decisões e produzir resultados consistentes e fiáveis. Em outras palavras, o aprendizado de máquina é um campo científico que experimentou um impulso significativo.
Embora muitos algoritmos já fossem conhecidos, a capacidade de aplicar automaticamente cálculos complexos a grandes volumes de dados (Big Data) de forma rápida e repetida é um desenvolvimento recente.
Alguns exemplos notórios são:
- Recomendações e ofertas personalizadas em plataformas online como Netflix e Amazon
- O veículo autônomo do Google
- A deteção de fraudes e a sugestão de medidas preventivas
E muitos outros.
Por que você precisa de Machine Learning?
O aprendizado de máquina é um conceito essencial para empresas que desejam entender o comportamento dos seus clientes, os padrões operacionais e outras informações relevantes. Além disso, apoia o desenvolvimento de produtos inovadores.
Muitas empresas de destaque, como Google, Uber, Instagram e Amazon, integram o aprendizado de máquina no núcleo das suas operações. No entanto, as organizações que lidam com grandes quantidades de dados são as que mais se beneficiam dos modelos de aprendizado de máquina.
Esta tecnologia permite que organizações atuem de forma mais eficiente. Setores como serviços financeiros, governo, saúde, retalho, transportes e petróleo e gás utilizam modelos de aprendizado de máquina para fornecer resultados de maior valor aos seus clientes.
Quem está usando Machine Learning?
Atualmente, o aprendizado de máquina é utilizado em inúmeras aplicações. Um dos exemplos mais comuns é o sistema de recomendação utilizado em redes sociais como Instagram, Facebook e Twitter.
O Facebook, por exemplo, utiliza aprendizado de máquina para personalizar a experiência dos utilizadores nos seus feeds de notícias. Se um utilizador interage frequentemente com posts de determinada categoria, o algoritmo começa a mostrar mais conteúdo semelhante.
Nos bastidores, este sistema analisa o comportamento online dos utilizadores através dos seus padrões de interação. O feed de notícias ajusta-se automaticamente quando o comportamento do utilizador muda.
Além dos sistemas de recomendação, muitas empresas usam este conceito para otimizar os seus processos de negócios críticos. Eis alguns exemplos:
- Software de gestão de relacionamento com o cliente (CRM): utiliza modelos de aprendizado de máquina para analisar e-mails de visitantes e priorizar mensagens importantes para a equipa de vendas.
- Business Intelligence (BI): fornecedores de análise e BI utilizam a tecnologia para identificar padrões, anomalias e pontos de dados essenciais.
- Sistemas de informação de recursos humanos (HRIS): aplicam modelos de aprendizado de máquina para filtrar currículos e identificar os candidatos mais adequados para cada vaga.
- Veículos autônomos: algoritmos de aprendizado de máquina permitem que fabricantes de automóveis reconheçam objetos ou padrões de condução para evitar acidentes.
- Assistentes virtuais: estes assistentes inteligentes combinam modelos supervisionados e não supervisionados para interpretar a fala e fornecer contexto.
O que são modelos de aprendizado de máquina?
Um modelo de ML é um software ou aplicação concebida para reconhecer e interpretar padrões. Este modelo é treinado com dados e algoritmos específicos para aprender a partir dessas informações.
Por exemplo, ao desenvolver uma aplicação para reconhecer emoções através de expressões faciais, é necessário fornecer ao modelo uma variedade de imagens de rostos com diferentes emoções associadas. Uma vez treinado, o modelo poderá ser utilizado na aplicação para determinar o estado de espírito de um utilizador.
Em termos simples, um modelo de aprendizado de máquina é uma representação simplificada de um processo. É a forma mais eficiente de obter conclusões ou fazer recomendações. O modelo funciona como uma aproximação da realidade.
Tal como a construção de um globo terrestre representa a forma da Terra, mas não a sua forma exata, os modelos de ML trabalham de forma similar. Simplificam a complexidade para gerar resultados práticos.
Vejamos agora os diferentes modelos e algoritmos de aprendizado de máquina.
Tipos de modelos de aprendizado de máquina
Os modelos de aprendizado de máquina são divididos em três categorias: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. As duas primeiras categorias são subdivididas em tipos específicos. Vamos explorar cada uma delas em detalhe.
#1. Aprendizagem Supervisionada
O aprendizado supervisionado é um modelo direto de aprendizado de máquina onde uma função básica é aprendida para mapear entradas para saídas. Por exemplo, se tiver um conjunto de dados com duas variáveis, como idade (entrada) e altura (saída).
Com um modelo de aprendizado supervisionado, pode-se prever a altura de uma pessoa com base na sua idade. Para compreender melhor este modelo, vamos analisar as suas subcategorias.
#2. Classificação
A classificação é uma técnica de modelagem preditiva usada em aprendizado de máquina para determinar o rótulo de um determinado conjunto de dados de entrada. Para isso, é preciso um conjunto de dados de treino com exemplos de entradas e saídas, que o modelo usará para aprender.
O objetivo é encontrar a maneira mais precisa de mapear as entradas para os rótulos de classe especificados. O conjunto de dados de treino representa o problema e consiste num grande número de amostras de saída.
A classificação é utilizada em diversas áreas, como filtragem de spam, pesquisa de documentos, reconhecimento de caracteres manuscritos, deteção de fraudes, identificação de idiomas e análise de sentimentos. Neste caso, a saída é discreta.
#3. Regressão
Neste modelo, a saída é sempre contínua. A análise de regressão é uma abordagem estatística que modela a relação entre uma ou mais variáveis independentes e uma variável dependente ou alvo.
A regressão permite analisar como a variável dependente muda em relação à variável independente, enquanto as demais variáveis independentes permanecem constantes. É usada para prever valores como salários, idade, temperatura, preços e outros dados reais.
A análise de regressão é um método de “melhor palpite” que gera uma previsão a partir de um conjunto de dados. Basicamente, tenta ajustar vários pontos de dados em um gráfico para obter o valor mais preciso.
Exemplo: Prever o preço de uma passagem aérea é uma aplicação comum da regressão.
#4. Aprendizagem não supervisionada
O aprendizado não supervisionado é usado para fazer inferências e encontrar padrões em dados de entrada sem referência a resultados rotulados. Esta técnica identifica agrupamentos e padrões ocultos sem necessitar de intervenção humana.
É útil para descobrir semelhanças e diferenças em conjuntos de informações, o que a torna ideal para segmentação de clientes, análise exploratória de dados, reconhecimento de padrões e imagens e estratégias de vendas cruzadas.
O aprendizado não supervisionado também reduz o número de recursos de um modelo usando a redução de dimensionalidade, com técnicas como decomposição de valor singular e análise de componentes principais.
#5. Agrupamento (Clustering)
O clustering é um modelo de aprendizado não supervisionado que agrupa pontos de dados. É frequentemente usado em deteção de fraudes, classificação de documentos e segmentação de clientes.
Os algoritmos de agrupamento mais comuns incluem agrupamento hierárquico, agrupamento baseado em densidade, agrupamento por deslocamento médio e agrupamento k-means. Cada algoritmo é aplicado de forma diferente, mas todos partilham o mesmo objetivo: encontrar agrupamentos significativos.
#6. Redução de dimensionalidade
Este método reduz o número de variáveis aleatórias consideradas para obter um conjunto de variáveis essenciais. Ou seja, o processo de diminuir a dimensão de um conjunto de recursos é chamado de redução de dimensionalidade. O algoritmo mais utilizado neste modelo é a Análise de Componentes Principais.
A complexidade aumenta com mais informações nos modelos preditivos, dificultando a modelagem. A redução de dimensionalidade é normalmente usada para visualização de dados.
#7. Aprendizado de máquina por reforço
Este modelo é similar ao aprendizado supervisionado, mas é considerado um modelo de aprendizado comportamental. A diferença é que o algoritmo não é treinado com dados de exemplo.
O modelo de aprendizado por reforço aprende através de tentativa e erro. Uma sequência de resultados bem-sucedidos direciona o modelo a desenvolver a melhor solução para um determinado problema. É frequentemente aplicado em jogos, navegação, robótica, entre outros.
Tipos de algoritmos de aprendizado de máquina
#1. Regressão linear
A ideia principal é encontrar a linha que melhor se ajusta aos dados. Existem extensões deste modelo, como a regressão linear múltipla (encontrar o melhor plano que se ajusta aos dados) e a regressão polinomial (encontrar a melhor curva que se ajusta aos dados).
#2. Regressão Logística
A regressão logística é similar à regressão linear, mas é usada para obter um número finito de resultados, geralmente dois. É utilizada em vez da regressão linear para modelar a probabilidade de resultados.
Uma equação logística é construída de forma a que a variável de saída fique entre 0 e 1.
#3. Árvore de Decisão
O modelo de árvore de decisão é usado em planejamento estratégico, aprendizado de máquina e pesquisa operacional. É composto por nós. Quanto mais nós, mais precisos serão os resultados. O último nó de uma árvore de decisão contém os dados que apoiam a tomada de decisões. Esses nós são chamados de folhas.
As árvores de decisão são fáceis de construir e intuitivas, mas podem apresentar menor precisão.
#4. Floresta Aleatória
Esta é uma técnica de aprendizado conjunto, construída a partir de árvores de decisão. Um modelo de florestas aleatórias utiliza várias árvores de decisão com conjuntos de dados aleatórios dos dados reais, selecionando um subconjunto de variáveis em cada etapa da árvore.
O modelo de floresta aleatória seleciona o modo de previsão de cada árvore de decisão. O uso da abordagem de “maioria de votos” reduz o risco de erros.
Por exemplo, se criar uma única árvore de decisão que preveja o valor 0, não terá outra opção. Mas se criar 4 árvores de decisão, o valor 1 pode ser mais provável. Essa é a vantagem do modelo de aprendizado de floresta aleatória.
#5. Máquina de vetores de suporte
Uma máquina de vetores de suporte (SVM) é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser complexo, mas intuitivo no seu nível mais básico.
Por exemplo, se existirem dois tipos ou classes de dados, o algoritmo SVM encontrará um limite ou um hiperplano entre essas classes, maximizando a margem entre elas. Existem vários planos que podem separar duas classes, mas apenas um maximiza a distância ou margem entre as classes.
#6. Análise de Componentes Principais (PCA)
A análise de componentes principais projeta informações de dimensões superiores (como 3 dimensões) para um espaço menor (como 2 dimensões), resultando numa menor dimensão de dados. Desta forma, é possível manter os valores originais no modelo, sem prejudicar a sua posição, mas reduzindo o número de dimensões.
Em termos simples, é um modelo de redução de dimensões usado para transformar múltiplas variáveis em conjuntos de dados em um número menor de variáveis. Isso pode ser feito agrupando variáveis com a mesma escala e correlações mais fortes.
O objetivo principal é apresentar os novos conjuntos de variáveis de forma clara e acessível para realizar análises.
Por exemplo, o PCA ajuda na interpretação de pesquisas com muitas perguntas ou variáveis, como pesquisas sobre bem-estar, cultura de estudo ou comportamento. O modelo PCA simplifica a análise, apresentando o mínimo de variáveis necessárias.
#7. Bayes Ingênuo
O algoritmo Naive Bayes é usado na ciência de dados e é um modelo popular em vários setores. A sua ideia deriva do Teorema de Bayes, que explica a probabilidade como “qual a probabilidade de Q (variável de saída) dado P”.
Esta explicação matemática é aplicada em diversas áreas da tecnologia atual.
Além desses, alguns modelos mencionados na seção de regressão, como árvore de decisão, rede neural e floresta aleatória, também são usados na classificação. A diferença principal é que a saída é discreta, em vez de contínua.
#8. Rede neural
Uma rede neural é um modelo amplamente usado em várias indústrias. É basicamente uma rede de equações matemáticas. Primeiro, recebe uma ou mais variáveis como entrada e processa-as através da rede de equações. Por fim, produz resultados com uma ou mais variáveis de saída.
Em outras palavras, uma rede neural recebe um vetor de entradas e retorna um vetor de saídas. É similar a matrizes em matemática. Possui camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída, que representam funções lineares e de ativação.
#9. Algoritmo de K-Vizinhos mais próximos (KNN)
O algoritmo KNN é usado em problemas de classificação e regressão. É amplamente utilizado na ciência de dados para resolver problemas de classificação. Ele armazena todos os casos disponíveis e classifica novos casos, analisando os votos dos seus k vizinhos.
Uma função de distância é utilizada para realizar a medição. Por exemplo, para obter informações sobre uma pessoa, é necessário falar com as pessoas mais próximas a ela, como amigos ou colegas. O algoritmo KNN funciona de forma similar.
É necessário considerar três aspetos antes de selecionar o algoritmo KNN.
- Os dados devem ser pré-processados.
- As variáveis precisam ser normalizadas, pois variáveis com valores mais altos podem influenciar o modelo.
- O KNN é computacionalmente dispendioso.
#10. Agrupamento de K-Means
Este modelo de aprendizado de máquina não supervisionado resolve tarefas de agrupamento. Os conjuntos de dados são classificados e agrupados em vários clusters (K), de forma que todos os pontos dentro de um cluster sejam heterogéneos entre clusters e homogéneos dentro do mesmo cluster.
O K-Means forma clusters da seguinte maneira:
- O K-Means escolhe K pontos de dados, chamados centróides, para cada cluster.
- Cada ponto de dados forma um cluster com o cluster mais próximo (centróides), resultando em K clusters.
- Isso cria novos centróides.
- É então determinada a distância mais próxima para cada ponto. Este processo repete-se até que os centróides não mudem.
Conclusão
Os modelos e algoritmos de aprendizado de máquina desempenham um papel crucial em processos críticos. Estes algoritmos tornam as tarefas diárias mais simples, permitindo a execução rápida de tarefas complexas.
O ML é uma ferramenta poderosa utilizada em várias indústrias, com uma demanda em constante crescimento. Não está longe o dia em que poderemos obter respostas ainda mais precisas para os nossos problemas complexos.