Machine learning é uma tecnologia complementar à Inteligência Artificial (IA) na otimização de soluções para empresas. Mas, para isso, é preciso conhecer os algoritmos de machine learning e a forma de atuação de cada um.
Para entender a importância disso, pense na analogia de um gestor que precisa escolher um colaborador para determinada função. Ele tem como opções o profissional X, Y e Z. A melhor decisão varia conforme a demanda em questão. Então, errar nessa escolha tende a afetar os resultados obtidos.
Os algoritmos de machine learning funcionam seguindo a mesma lógica. Isto é, eles devem ser apropriados para se alinhar com uma demanda específica da empresa. Por essa razão é tão importante conhecer mais sobre eles e o seu funcionamento.
Pensando nisso, preparamos este post para esclarecer as principais dúvidas em torno dos algoritmos de machine learning. Continue a leitura e saiba mais!
Qual é a definição de machine learning?
Machine learning quer dizer aprendizado de máquina, traduzido para o português. Ou seja, trata-se de uma subcategoria da inteligência artificial voltada para educar plataformas digitais a agirem tal qual o pensamento humano.
Dessa maneira, os computadores conseguem ter mais eficiência e autonomia na tomada de decisões. Um exemplo de aplicação com o machine learning é o chatbot, que interage com o público similarmente aos humanos. Logo, os usuários são atendidos com mais rapidez, o que eleva a satisfação.
O que são algoritmos de machine learning?
Após conhecer a definição de machine learning, é o momento de entender do que se tratam os algoritmos desse processo. Eles correspondem ao conjunto de códigos, regras e instruções seguidas para que uma plataforma atinja seus objetivos.
No caso dos algoritmos de machine learning, eles possibilitam que os profissionais da área explorem, analisem e identifiquem o conjunto de dados úteis no aprendizado de máquina. Afinal, para alcançar a automatização dos processos, o machine learning precisa de um elevado volume de dados.
Caso contrário, é difícil direcionar processos e tomada de decisões sem intervenção humana. Ou seja, também é importante que o conjunto de dados seja realista, para que o machine learning calcule resultados com um maior alinhamento da realidade.
Diante disso, existem diversos algoritmos de machine learning, cada um responsável por funções específicas. Afinal, também há mais de um tipo de aprendizado de máquina. Logo, a análise de dados efetuada também deve se adaptar a isso.
- Veja também: O que são algoritmos
Tipos de machine learning
Existem três principais tipos de machine learning, que variam conforme o nível de intervenção humana aplicado. Acompanhe cada um deles para entender mais!
Machine learning supervisionado
Nesse caso, um profissional expõe as máquinas a dados que devem ser memorizados para estimular a aprendizagem delas. Então, ao encararem alguma problemática, a plataforma consegue entender se ela se assemelha aos dados anteriormente exibidos ou se existe discordância.
Em outras palavras, é como se um estudante contasse com a técnica de memorização nos estudos para responder aos questionamentos na prova.
O machine learning supervisionado é o mais comum, já que o principal benefício é não precisar ensinar totalmente os computadores como agir. Isto é, as respostas apresentadas são preestabelecidas.
No machine learning supervisionado, os algoritmos já recebem dados específicos para, na fase de treinamento, executar suas demandas. Após isso, existe a fase de execução, em que os algoritmos auxiliam na identificação de problemáticas. Por exemplo, se o recebimento de um e-mail novo é uma mensagem indesejada, como spam.
Machine learning não supervisionado
Nesse tipo de aprendizado de máquina, há uma maior independência do computador com relação aos humanos. Isso porque ele consegue solucionar os problemas surgidos e formular respostas de forma autônoma.
É como ter um carro capaz de executar a direção do veículo, identificar buracos e pedestres e, assim, levar o passageiro para o destino em segurança. Contudo, atingir esse objetivo leva mais tempo se comparado ao machine learning supervisionado. Por esse motivo, não é um modelo tão usual.
Por exemplo, os algoritmos não supervisionados podem ter acesso a um conjunto de dados sobre os clientes de um e-commerce.
Logo, a expectativa é que eles identifiquem sozinhos padrões de comportamento e outras questões importantes. Assim, é possível descobrir oportunidades de venda ou criar ofertas específicas.
Ou seja, no aprendizado de máquina não supervisionado são os algoritmos que ditam os caminhos a serem seguidos, em vez da intervenção humana.
Apesar de pouco usual, essa modalidade é comum em sistemas de recomendação, que interpretam dados dos usuários e indicam conteúdos alinhados à interpretação. É o que fazem os streamings, como Netflix, Amazon Prime, HBO Max, Spotify e outros.
Machine learning por reforço
A maneira como as máquinas aprendem a se comportar na modalidade de reforço é pelo método de tentativas e erros. Dessa maneira, o sistema é ensinado a adotar determinados comportamentos em vez de outros.
Para facilitar essa aprendizagem, é possível incluir recompensas proporcionais aos acertos da máquina.
A aprendizagem por recomendação é muito comum em diversas áreas da vida. Por exemplo, na educação escolar, as crianças costumam ganhar pirulitos ou outros elementos que recompensem as boas notas ou os acertos em atividades e questionamentos.
Assim como com as crianças, essa é uma forma das máquinas entenderem qual é o melhor caminho a ser seguido.
Como os algoritmos de machine learning funcionam?
No último tópico, você entendeu o que são os algoritmos de machine learning e os principais tipos de classificação. Agora, é o momento de entender o funcionamento desses mecanismos. Para facilitar a compreensão, imagine os algoritmos como os responsáveis por ditar ações de um computador.
Por exemplo, se eles forem um robô, os comandos poderiam ser levantar, virar à direita, virar à esquerda, andar etc. Parece simples, não é? Afinal, a forma de executar as ações mencionadas e os resultados delas é sempre a mesma.
No entanto, podem ocorrer situações imprevistas com o robô, como alguém colocar uma cadeira no caminho e impedir a passagem. Logo, o algoritmo precisa ter a “sensibilidade’’ para entender circunstâncias como essas e aprender como agir adequadamente.
Diante disso, é função dos algoritmos compreenderem o padrão que origina o conjunto de dados para preverem ou classificarem novos valores. No modelo tradicional de programação, torna-se muito mais difícil a compreensão de problemas complexos, como o mencionado. É nesse contexto que o algoritmo de machine learning se apresenta. Entenda mais a seguir!
Algoritmo supervisionado
Primeiramente, os dados são expostos aos algoritmos junto à resposta sobre eles, para ser possível associar determinadas características a um código. Por exemplo, se o algoritmo acompanha diversas imagens de gatos misturadas com cachorros, é preciso fornecer uma informação que diferencie os animais.
Algoritmo não supervisionado
A principal diferença no modo de funcionamento do algoritmo supervisionado para o não supervisionado é que a aprendizagem não ocorre com rótulos. Isto é, não são fornecidos códigos para auxiliar o computador a entender qual imagem é de um cachorro ou gato, por exemplo.
Logo, é preciso que os algoritmos separem os dados em grupos a partir de características similares e distintas de cada um. Então, toda vez que um novo dado chegar, fica mais fácil identificar a qual grupo ele pertence, mesmo sem ter um código.
Quais são os algoritmos de machine learning?
Ao longo da leitura, você compreendeu do que se tratam os algoritmos de machine learning e seu funcionamento. Agora, é o momento de conhecer os modelos que mais se destacam em cada um deles. Veja só!
Árvore de decisão
Esse tipo de algoritmo apresenta dois percursos possíveis, que podem ser nomeados de A e B. Cada um deles apresenta consequências e resultados, conforme a decisão tomada pela máquina. Nesse sentido, o objetivo é encontrar as melhores respostas para uma problemática existente.
Imagine que o algoritmo da árvore de decisão é utilizado para identificar se clientes de um e-commerce preferem pagamento à vista ou parcelado. Então, ele pode concluir que pessoas acima de 30 anos selecionam a primeira opção.
Regressão linear
Trata-se de um algoritmo voltado para fazer previsões com base em dados históricos de uma empresa. Por exemplo, imagine que um e-commerce teve um aumento nas vendas durante a Black Friday do ano anterior. Então, o algoritmo pode prever que, no ano vigente, esse número seja ainda maior.
Assim, a regressão linear é um dos algoritmos de machine learning mais conhecidos. Além da capacidade de efetuar previsões, ele também traça um paralelo entre duas variáveis para analisar a relação entre os dados.
Algoritmos de agrupamento (clustering)
Os algoritmos de agrupamento funcionam ao reunir características em comum de um dado apresentado em um grupo. Enquanto isso, os que mostram aspectos distintos ficam em outra classificação. Dessa forma, eles podem ser descritos segundo os valores e atributos em comum. Isso é útil na segmentação de mercado, identificação de comportamento etc.
Naive Bayes
Esse tipo de algoritmo de machine learning é popular quando o assunto é categorização de textos. Normalmente, ele considera o tipo, a quantidade de palavras e a frequência de palavras usadas, por exemplo, para identificar um texto — que pode ser uma notícia, spam, esportes, política etc.
Outra funcionalidade do algoritmo Naive Bayes é a capacidade de verificar o tipo de sentimento expressado no texto a partir da seleção de alguns trechos. Tudo isso pode ocorrer de uma maneira simples e rápida, além de não ser necessário ter acesso a um maior número de dados para desenvolver a classificação textual.
Classificação
O algoritmo de classificação é visto como um modelo supervisado e se assemelha ao clustering. A partir de informações previamente repassadas aos algoritmos, eles conseguem classificar itens em diversas categorias. Mais uma vez, podemos usar como exemplo os e-mails indesejados, que tendem a ser vistos como spam.
Como avaliar um algoritmo de machine learning?
Percebeu como os algoritmos de machine learning podem ser benéficos para a sua empresa? Mas, para isso, é necessário escolher estrategicamente a melhor opção para os objetivos e as necessidades da sua corporação.
Nesse sentido, um dos principais critérios de avaliação é o tipo de dado disponível pela sua marca. Isto é, eles podem ser first-party data, second-party data e third-party data. Ao optar pela geração do primeiro tipo, voltado para fontes primárias, há mais sigilo, precisão e confiabilidade nos dados.
Por outro lado, trabalhar com dados third-party data, vindos de provedores de dados, aumenta o volume e a variedade. Isso facilita a aplicação deles em diversos segmentos. Contudo, também traz dificuldade na análise e aplicação de estratégias, já que os dados são muito abertos.
Seja qual for a sua escolha, certifique-se de que os resultados obtidos a partir disso sejam úteis. Outro ponto para considerar é a avaliação dos resultados e o desempenho de cada algoritmo, conforme a métrica utilizada. Em outras palavras, a avaliação do algoritmo de machine learning precisa considerar o uso de dados relevantes e a precisão dos algoritmos.
Então, conseguiu tirar suas principais dúvidas em torno dos algoritmos de machine learning? Como visto, existem diversas opções disponíveis, cada uma com suas particularidades.
Contar com essa ferramenta eleva a satisfação do público e o nível de eficiência empresarial. Logo, considere a relevância dos dados da empresa e a precisão dos algoritmos para tomar a melhor decisão.
Deseja se aprofundar na temática? Confira outro post no blog sobre como o machine learning pode ajudar a otimizar processos.
