O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que dá às máquinas a capacidade de aprender automaticamente com big data e experiências humanas anteriores para identificar padrões e fazer previsões com o mínimo de intervenção humana.
Há muito mais sobre o significado do aprendizado de máquina e como ele funciona, e é por isso que estamos trazendo a você este prático guia para iniciantes! Portanto, se você deseja encontrar a resposta para a pergunta “o que é aprendizado de máquina”, você está no lugar certo.
Principais conclusões
- O aprendizado de máquina é um tipo de IA que dá às máquinas a capacidade de aprender automaticamente com dados e experiências humanas anteriores para identificar padrões e fazer previsões com o mínimo de intervenção humana.
- O aprendizado de máquina funciona moldando os algoritmos em um conjunto de dados de treinamento para criar um modelo. À medida que você introduz novos dados de entrada no algoritmo de aprendizado de máquina, ele usará o modelo desenvolvido para fazer uma previsão. Em seguida, a previsão será verificada quanto à precisão.
- Existem quatro métodos principais de aprendizado de máquina: aprendizado de máquina supervisionado, aprendizado de máquina não supervisionado, aprendizado de máquina semissupervisionado e aprendizado de máquina de reforço.
- O aprendizado de máquina pode ajudá-lo a automatizar processos, economizar o tempo da sua equipe, otimizar suas estratégias de marketing e vendas e muito mais.
Aqui está uma visão geral de tudo que abordaremos:
Portanto, continue lendo para explicar tudo sobre aprendizado de máquina!
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O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que dá às máquinas a capacidade de aprender automaticamente com dados e experiências humanas anteriores para identificar padrões e fazer previsões com o mínimo de intervenção humana.
Aprendizado de máquina x aprendizado profundo x redes neutras
Agora você conhece a definição de aprendizado de máquina e a resposta à pergunta “o que é aprendizado de máquina”, mas como ele se compara ao aprendizado profundo e onde as redes neutras se encaixam?
Aprendizado profundo e aprendizado de máquina são frequentemente usados de forma intercambiável, mas têm dois significados diferentes.
Aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neutras estão todos sob a égide da IA. No entanto, a aprendizagem profunda está sob a égide das redes neutras e as redes neutras estão sob a égide da aprendizagem de máquina.
O aprendizado de máquina clássico depende mais da intervenção humana para aprender, enquanto o aprendizado profundo pode usar conjuntos de dados rotulados, também chamados de aprendizado supervisionado, para informar seu algoritmo, exigindo menos interferência humana.
As redes neutras são compostas por camadas de nós que se conectam entre si para transmitir dados. O “profundo” no aprendizado profundo refere-se ao número de camadas em uma rede neutra.
Como funciona o aprendizado de máquina?
Agora que você sabe a resposta sobre o significado do aprendizado de máquina e como ele se compara a outros ramos da IA, vamos explorar como ele funciona.
O aprendizado de máquina funciona moldando os algoritmos em um conjunto de dados de treinamento para criar um modelo. À medida que você introduz novos dados de entrada no algoritmo de aprendizado de máquina, ele usará o modelo desenvolvido para fazer uma previsão.
Em seguida, a precisão da previsão será verificada. Com base na precisão, o algoritmo de aprendizado de máquina é implantado ou treinado repetidamente com um conjunto de dados de treinamento aumentado até atingir a precisão desejada.
Para entender melhor a questão “como funciona o aprendizado de máquina”, dividiremos esse processo em três etapas:
- Decisão: Na maioria dos casos, algoritmos de aprendizado de máquina são usados para fazer uma previsão ou classificação. Seu algoritmo produzirá uma estimativa sobre um padrão de dados com base em alguns dados de entrada.
- Função de erro: Uma função de erro avaliará a previsão do modelo. Se houver algum exemplo conhecido, esta função pode fazer uma comparação para avaliar a precisão do modelo.
- Otimização do modelo: O algoritmo ajustará os pesos para reduzir a discrepância entre o exemplo conhecido e a previsão repetidamente até que a precisão desejada seja alcançada.
Você também pode aprender como a IA funciona lendo o artigo vinculado!
Métodos e tipos de aprendizado de máquina
Já falamos sobre o significado do aprendizado de máquina e como ele funciona. Agora vamos explorar seus diferentes métodos e tipos.
Existem quatro métodos principais de aprendizado de máquina:
Aprendizado de máquina supervisionado
O aprendizado de máquina supervisionado, também chamado de aprendizado supervisionado, usa conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos, prever resultados com precisão ou classificar dados. O modelo ajustará seus pesos à medida que os dados de entrada forem inseridos nele, até que seja ajustado adequadamente.
Um exemplo de aprendizado de máquina supervisionado é identificar e-mails de spam e movê-los para uma pasta especial de spam classificada em sua caixa de entrada.
Aprendizado de máquina não supervisionado
O aprendizado de máquina não supervisionado, ou aprendizado não supervisionado, usa algoritmos de aprendizado de máquina para agrupar e analisar conjuntos de dados não rotulados. Esses tipos de algoritmos descobrem agrupamentos e padrões de dados ocultos sem interferência humana.
Você pode usar algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados para segmentação de clientes, análise de dados, estratégias de venda cruzada e muito mais.
Aprendizado de máquina semissupervisionado
O aprendizado de máquina semissupervisionado, ou aprendizado semissupervisionado, usa um conjunto de dados rotulado menor para orientar a classificação e extração de um conjunto de dados maior e não rotulado.
Você pode usar esse tipo de aprendizado de máquina se não tiver dados rotulados suficientes para um algoritmo de aprendizado supervisionado ou se for muito demorado ou caro rotular a quantidade certa de dados.
Aprendizagem por reforço
O aprendizado por reforço nada mais é do que o seu computador usando tentativa e erro para descobrir qual resposta é correta, determinando quais resultados fornecem a melhor recompensa. O objetivo é que seu computador aprenda quais resoluções de problemas fornecem o melhor resultado para o usuário.
Três razões pelas quais o aprendizado de máquina é importante
Agora que você conhece a definição de aprendizado de máquina, juntamente com seus diferentes tipos e métodos, é essencial entender por que ele é importante. Aqui estão três principais vantagens e benefícios do aprendizado de máquina.
1. Há muitos dados circulando
Quer você planeje usar o aprendizado de máquina para melhorar sua estratégia de marketing ou queira aproveitá-lo em outra área do seu negócio, ele é útil para todos os setores. Mas por que praticamente todos os setores podem se beneficiar do aprendizado de máquina? Simples – há muitos dados disponíveis que você pode usar para melhorar sua empresa.
Provavelmente, você tem planilhas e mais planilhas de dados e informações que nem sabe como usar. Por que não fazer bom uso desses dados e treinar um computador para fazer algum trabalho para você? Não só isso, mas o aprendizado de máquina também é uma ótima maneira de armazenar seus dados.
2. Automatiza processos
Se você possui uma empresa, provavelmente pronuncia as palavras “Estou muito ocupado” mais de uma vez por dia. Com o aprendizado de máquina, você pode automatizar processos nos quais normalmente passa horas realizando. É claro que leva tempo para treinar seu software para se tornar proficiente nos algoritmos de aprendizado de máquina do seu setor, mas, depois de fazer isso, você será capaz de automatizar uma ampla variedade de ações.
3. Você pode criar um negócio melhor com aprendizado de máquina
Até agora, falamos apenas dos benefícios do aprendizado de máquina e estamos prestes a falar sobre um terceiro. Você pode criar virtualmente um negócio melhor com aprendizado de máquina por vários motivos. O aprendizado de máquina não apenas libera seu tempo e permite que você trabalhe em outros itens de alta prioridade, mas também permite realizar coisas que você nunca imaginou serem possíveis.
Por exemplo, se você optar por usar aprendizado de máquina em sua campanha de marketing, poderá treinar um chatbot para ajudar os clientes a encontrar as respostas que procuram. Isso não apenas libera seu tempo, mas também oferece aos usuários outra maneira de entrar em contato com você e saber mais sobre seus serviços.
Como escolher o modelo certo de aprendizado de máquina
Está achando difícil escolher seu modelo? Aqui estão quatro etapas úteis para escolher o modelo de aprendizado de máquina certo:
- Pense no problema que você deseja resolver e quais entradas de dados podem ajudá-lo a encontrar uma solução.
- Colete os dados, formate-os e rotule-os, se necessário.
- Escolha qual algoritmo usar e teste-o para ver seu desempenho.
- Ajuste as saídas até atingirem o nível de precisão desejado.
Casos de uso de aprendizado de máquina
Quer ver as tecnologias de aprendizado de máquina em ação? Confira estes casos de uso de aprendizado de máquina:
Visão computacional
Isso permite que um computador entenda informações significativas por meio de imagens, vídeos e outros aspectos visuais. Com base no que o computador encontra, ele pode então agir e fazer recomendações de cursos de ação. Tecnologia como essa pode ser encontrada em aplicações relacionadas a mídias sociais, ambientes de saúde e carros autônomos.
Bots de bate-papo on-line
Essas áreas online para bate-papo estão frequentemente no site, onde um usuário pode fazer uma pergunta rapidamente, se necessário. Esse aprendizado de máquina envolve o computador respondendo às perguntas mais frequentes (FAQs) e fornecendo conselhos com base nisso. Esses agentes virtuais podem ser úteis para orientar na direção certa e dar uma folga a qualquer funcionário da empresa.
Fala para texto
Sim, falar ao telefone é usar aprendizado de máquina! É aqui que um computador usa seu processamento para compreender e interpretar o que dizemos em forma de texto. Siri é um exemplo popular!
Algoritmos de recomendação
Esse tipo de aprendizado de máquina é algo muito importante para as funções do marketing digital hoje. Um mecanismo de recomendação usa algoritmos para aprender com dados anteriores e tomar decisões eficazes sobre o que fazer a seguir. É ótimo ter esse tipo de dados para entender o que está funcionando e o que pode não estar. Além disso, este mecanismo ajuda a criar estratégias mais ágil e eficazes para o seu negócio!
As desvantagens e desafios do aprendizado de máquina
Embora o aprendizado de máquina seja certamente uma das tecnologias mais avançadas do nosso tempo, não é infalível e apresenta alguns desafios.
Aqui estão três desvantagens principais do aprendizado de máquina:
Não pode atingir inteligência de nível humano
Ao contrário do que alguns podem pensar, o aprendizado de máquina não é capaz de atingir a inteligência de nível humano. Os dados são a força motriz por trás das máquinas e, como resultado, sua “inteligência” é tão boa quanto os dados com os quais você os treina.
Os modelos podem ser difíceis de treinar
Máquinas de treinamento podem consumir muito tempo e recursos. Por exemplo, muitas vezes são necessários grandes conjuntos de dados para criar modelos. Você também precisará categorizar manualmente esses conjuntos de dados, o que pode ser complicado e demorado.
É propenso a problemas de dados
O aprendizado de máquina muitas vezes pode levar a problemas de dados. Por exemplo, você pode enfrentar problemas com qualidade de dados, rotulagem de dados e confiança do modelo que podem impactar o processo de aprendizado de máquina.
Quer aprender ainda mais sobre aprendizado de máquina?
Se você quiser continuar aprendendo sobre o significado do aprendizado de máquina, o MidiaPro pode ajudar. Você sabia que temos até um software proprietário chamado RevenueCloudFX que utiliza aprendizado de máquina para fornecer aos nossos clientes os melhores resultados possíveis?
É verdade! Para saber mais sobre a definição de aprendizado de máquina e outros termos de IA, e como implementar o aprendizado de máquina em sua campanha de marketing atual, sinta-se à vontade para nos ligar em 21-973221936, ou entre em contato conosco on-line!
Perguntas frequentes sobre Aprendizado de Máquina
1. O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que dá às máquinas a capacidade de aprender automaticamente com dados e experiências humanas anteriores para identificar padrões e fazer previsões com o mínimo de intervenção humana.
2. Como o aprendizado de máquina se compara ao aprendizado profundo e às redes neurais?
O aprendizado profundo e as redes neurais estão sob a égide da IA, mas têm significados diferentes. Enquanto o aprendizado de máquina depende mais da intervenção humana para aprender, o aprendizado profundo pode usar conjuntos de dados rotulados para informar seu algoritmo, exigindo menos interferência humana.
3. Como funciona o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina funciona moldando os algoritmos em um conjunto de dados de treinamento para criar um modelo. À medida que novos dados de entrada são introduzidos, o algoritmo faz previsões com base no modelo desenvolvido e verifica a precisão dessas previsões.
4. Quais são os métodos principais de aprendizado de máquina?
Existem quatro métodos principais de aprendizado de máquina: supervisado, não supervisionado, semissupervisionado e por reforço. Cada método tem aplicações específicas e formas de utilização para diferentes tipos de dados e problemas.
5. Por que o aprendizado de máquina é importante?
O aprendizado de máquina é importante porque pode ajudar a automatizar processos, economizar tempo, otimizar estratégias de marketing e vendas, e oferecer insights valiosos com base em grandes volumes de dados. É uma ferramenta poderosa para melhorar a eficiência e a tomada de decisões em diversas áreas de negócios.
