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Aprendizado de máquina
O que é Machine Learning?
O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e prevejam resultados sem programação explícita. É frequentemente usado de forma intercambiável com o termo IA porque é a técnica de IA que causou o maior impacto no mundo real até o momento e é o que você provavelmente usará em seus negócios. Chatbots, recomendações de produtos, filtros de spam, carros autônomos e uma grande variedade de outros sistemas aproveitam o aprendizado de máquina, assim como "agentes inteligentes" como Siri e Cortana.
Neste artigo da Fortune, Qual é a diferença entre inteligência artificial e aprendizado de máquina, o autor descreve claramente a diferença entre IA e aprendizado de máquina: "IA é o conceito mais amplo de máquinas capazes de realizar tarefas de uma maneira que consideraríamos inteligente", enquanto o aprendizado de máquina é "uma aplicação atual de IA baseada na ideia de que devemos realmente ser capazes de dar às máquinas acesso aos dados e deixá-los aprender por si mesmos."
Como funciona o aprendizado de máquina?
Em vez de escrever algoritmos e regras que tomam decisões diretamente ou tentar programar um computador para "ser inteligente" usando conjuntos de regras, exceções e filtros, o aprendizado de máquina ensina os sistemas de computador a tomar decisões aprendendo com grandes conjuntos de dados. Os sistemas baseados em regras rapidamente se tornam frágeis quando precisam levar em conta a complexidade do mundo real; O aprendizado de máquina pode criar modelos que representam e generalizam padrões nos dados que você usa para treiná-lo e pode usar esses modelos para interpretar e analisar novas informações.
O aprendizado de máquina é adequado para classificação, que inclui a capacidade de reconhecer texto e objetos em imagens e vídeos, bem como encontrar associações em dados ou segmentar dados em clusters (por exemplo, encontrar grupos de clientes). O aprendizado de máquina também é adepto da previsão, como calcular a probabilidade de eventos ou prever resultados. O aprendizado de máquina também pode ser usado para gerar dados ausentes; por exemplo, a versão mais recente do CorelDRAW usa aprendizado de máquina para interpolar o traço suave que você está tentando desenhar a partir de vários traços ásperos feitos com a ferramenta Caneta.
Dois modos de aprendizado de máquina: supervisionado e não supervisionado
Quando o software é usado para dizer ao algoritmo especificamente o que queremos descobrir, isso é chamado de ML supervisionado. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam uma variável ou atributo de 'destino' para 'treinar' um modelo com base nos dados da variável de destino.
ML não supervisionado é quando a máquina pode aprender a identificar processos e padrões complexos sem um humano para fornecer orientação ao longo do caminho. Ele usa clustering como um aplicativo, onde os registros do conjunto de dados são segmentados automaticamente em grupos. Esses grupos são semelhantes aos registros em seu próprio grupo e diferentes aos registros em outros grupos.
O que são aplicações de aprendizado de máquina?
Quase todos os setores de negócios podem se beneficiar do aprendizado de máquina, incluindo aplicativos como previsão, detecção de fraudes e recursos humanos.
- Previsão
Quando se trata de previsão de demanda, os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser especialmente úteis em cenários complexos. As máquinas podem fazer um trabalho muito melhor de prever situações difíceis do que os humanos. Eles aproveitam o conhecimento, a experiência e as habilidades de planejadores e outros especialistas de maneira altamente eficiente e eficaz em uma ampla gama de dados. - Detecção de fraudes
Muitas empresas financeiras tomaram medidas usando ferramentas de IA para detectar atividades suspeitas e separar alarmes falsos de fraudes verdadeiras. O objetivo não é apenas reduzir o número de alarmes falsos, mas também evitar o bloqueio de contas de clientes legítimos.
Se a mesma conta tiver sido acessada por cinco endereços de protocolo de Internet em cinco dias, o software de análise tradicional verá um padrão e o sinalizará como suspeito. Mas com o aprendizado de máquina, um sistema pode analisar cada caso mais de perto e ver que o usuário é um executivo comprando presentes para sua família durante o trabalho. E, assim, evitar bloquear as transações do executivo que eram completamente legítimas. - Recursos humanos
A inteligência artificial ajuda os gerentes e diretores de RH a tomar decisões com maior confiança. A tecnologia ajuda a gerenciar melhor tarefas com muitos dados, identificando os melhores talentos em lugares improváveis e até mesmo melhorando a satisfação dos funcionários para reduzir as taxas de rotatividade.
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem avaliar os candidatos para encontrar a melhor vaga para eles. As máquinas podem detectar padrões mais rapidamente e com maior grau de precisão do que os departamentos de RH. Os programas podem determinar onde eles podem se encaixar melhor na empresa, correlacionando as experiências anteriores e as habilidades relevantes do candidato.
Quais habilidades são necessárias para uma carreira em aprendizado de máquina?
Se você está considerando uma carreira em aprendizado de máquina, aqui estão algumas das habilidades que o ajudarão a se destacar nesse campo em crescimento.
- Estatística: Ferramentas e tabelas são essenciais no aprendizado de máquina para criar modelos a partir de dados. A estatística e seus ramos, como análise de variância e teste de hipóteses, são cruciais para a construção de algoritmos. E os algoritmos de aprendizado de máquina são construídos com base em modelos estatísticos. Portanto, é vital obter conhecimento sobre ferramentas estatísticas para acelerar sua carreira em aprendizado de máquina.
- Probabilidade: A probabilidade ajuda a prever consequências futuras, e a maioria dos algoritmos em aprendizado de máquina funciona com base em condições incertas, mas eles devem tomar decisões confiáveis. Equações matemáticas em probabilidade, como técnicas derivadas, Bayes Nets e decisões de Markov, ajudariam o aprendizado de máquina a prever o futuro.
- Modelagem de dados: A tarefa crítica do aprendizado de máquina é analisar modelos de dados não estruturados, o que requer a ciência da modelagem de dados. A modelagem de dados ajuda a identificar as estruturas de dados subjacentes, encontrar os padrões e preencher as lacunas entre os locais onde os dados são inexistentes. Ter conhecimento explícito dos conceitos de modelagem de dados ajudaria na criação de algoritmos eficientes.
- Habilidades de programação: Como o aprendizado de máquina depende principalmente de algoritmos, é importante ter um bom conhecimento de linguagens de programação. Lidar com conceitos de máquina é totalmente diferente de lidar com tarefas menores, como criar aplicativos simples ou criar scripts de páginas da Web. Exige conhecimento extra e habilidade de programação. Abaixo estão as habilidades que ajudarão você a se tornar um profissional em aprendizado de máquina.
Abaixo estão as habilidades que ajudarão você a se tornar um profissional em aprendizado de máquina:
- Fundamentos de Programação e Ciência da Computação: O aprendizado de máquina envolve computação em grandes conjuntos de dados, por isso é importante ter fortes habilidades fundamentais em áreas como arquitetura de computadores, algoritmos e estruturas de dados.
- Aplicando bibliotecas e algoritmos de ML: Como engenheiro de aprendizado de máquina, você não precisa começar do zero; Você pode aproveitar os algoritmos e bibliotecas desenvolvidos por outros desenvolvedores e organizações. Você pode escolher entre uma ampla variedade de pacotes e bibliotecas de API, como Microsoft Azure ML Studio, Apache Spark MLlib e Google TensorFlow.
- Design de software: O aprendizado de máquina requer integração, portanto, você precisará desenvolver algoritmos e sistemas que possam se integrar e se comunicar facilmente com as tecnologias existentes. Fortes habilidades trabalhando com APIs, como APIs da Web e bibliotecas dinâmicas e estáticas, serão extremamente valiosas.
