Tem como objetivo construir máquinas que imitem o comportamento humano, principalmente a forma como aprendemos. Em termos mais simples, o aprendizado de máquina é dar aos dispositivos o poder de analisar e interpretar dados.

Podemos encontrar muitos exemplos de aprendizado de máquina em nossa vida cotidiana. Por exemplo, as máquinas provavelmente previram os produtos recomendados para você online. Além disso, contamos com esses sistemas para sinalizar e excluir spam em serviços de e-mail. Por fim, a geração automática de legendas em vídeos também depende do ML (Machine Learning).

Espere, o aprendizado de máquina é o mesmo que IA?

O hype em torno da inteligência artificial é inegável. Às vezes, você pode notar que IA e aprendizado de máquina são mencionados de forma intercambiável. No entanto, lembre-se de vários fatores que diferenciam esses conceitos relacionados, mas distintos:

A inteligência artificial é um termo mais amplo e também inclui ML.

O aprendizado de máquina não define totalmente a IA, pois é apenas um componente do intrincado conceito de IA.

Assim, a IA é uma tecnologia que alimenta máquinas para simular diferentes comportamentos humanos. Por outro lado, o aprendizado de máquina é um subconjunto que permite que os sistemas aprendam automaticamente com dados anteriores.

Entendendo o aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma abordagem à inteligência artificial, alimentando muitas tecnologias surpreendentes e futuristas. Ele se concentra em gerar máquinas capazes de resolver problemas complexos e responder sem programação explícita.

Máquinas típicas dependem muito do código de seus criadores, o que significa que os desenvolvedores devem avaliar cada cenário possível. Em seguida, eles precisam estabelecer etapas definidas para cada situação, dando instruções claras para a máquina.

O ML visa tirar alguns dos fardos dos ombros dos desenvolvedores. O ideal é construir máquinas capazes de inteligência e adaptação semelhantes às humanas.

Portanto, o aprendizado de máquina permite que os sistemas aprendam a executar tarefas de forma independente. Normalmente, essa compreensão gradual é alcançada alimentando grandes conjuntos de dados para computadores. Quanto mais máquinas de dados obtêm, mais “inteligentes” elas se tornam.

Em seguida, os sistemas analisam esses volumes de informações e ensinam a si mesmos soluções e estratégias apropriadas. Com o tempo, o aprendizado de máquina também otimiza os processos, encontrando formas mais eficientes de concluir as tarefas. Idealmente, as máquinas atingem seus objetivos sem intervenção humana direta.

Essa tecnologia transformou e reinventou muitas indústrias. No entanto, sua contribuição para a privacidade digital também facilitou a descoberta de informações valiosas. Além disso, viés e resultados não intencionais, como refletir desigualdades, também continuam sendo motivo de preocupação.

Como funciona o aprendizado de máquina?

Máquinas e humanos aprendem e operam de forma diferente. Tradicionalmente, os sistemas de computador podem executar tarefas complexas em velocidades incríveis. No entanto, os humanos ainda precisam pensar de verdade, instruindo os sistemas sobre o que precisa ser feito.

O aprendizado de máquina permite que os computadores se tornem pensadores, executando comandos normalmente suportados por humanos com rapidez e eficiência. Pesquisas indicam que o aprendizado de máquina torna os cálculos da ciência dos materiais 40.000 vezes mais rápidos do que o normal.

Mas como os especialistas ensinam os computadores a aprender com os conjuntos de dados fornecidos? Vejamos um exemplo simples que ilustra as operações de ML.

Banana ou maçã? Um exemplo simples de aprendizado de máquina

Digamos que queremos treinar nossa máquina para diferenciar com sucesso entre maçãs e bananas em uma esteira transportadora.

Para isso, precisamos criar um algoritmo de aprendizado de máquina.

A primeira etapa do nosso processo se concentrará na coleta de dados de treinamento. O objetivo do treinamento é construir um modelo que possa responder a perguntas ou realizar tarefas que precisamos. Neste caso, desejamos que a máquina coloque os rótulos corretos nas frutas.

Para os dados de treinamento, classificamos as frutas com base em suas diferenças. Por exemplo, podemos escolher o peso (em gramas) e a cor (comprimento de onda) como as principais características.

Nossos dados devem ter muitas entradas, pois influenciarão diretamente na precisão do nosso algoritmo. Quanto mais entradas, melhores resultados podemos esperar. Além disso, é melhor evitar o desequilíbrio de dados, como adicionar mais da metade dos exemplos de maçãs.

Também adicionamos nossos dados em uma configuração apropriada, como Anaconda, a distribuição do Python. Em seguida, configuramos o algoritmo para fazer observações dos dados fornecidos.

É importante notar que usamos a técnica de aprendizado supervisionado. Isso significa que fornecemos à nossa máquina um conjunto de dados de entradas e saídas corretas. O modelo melhorará gradualmente sua precisão e reduzirá os erros de acordo com essas informações.

Por fim, fornecemos outra lista de pontos de dados, vendo quão bem nosso algoritmo de ML consegue prever frutos.

A princípio, o algoritmo de aprendizado de máquina terá dificuldades para identificar maçãs e bananas corretamente. No entanto, ele aprenderá a fazer previsões apropriadas reconhecendo padrões nos dados de treinamento. Por exemplo, ele pode notar que a maioria das bananas é amarela, tornando uma regra identificar pontos de dados amarelos como bananas.

Observe que este exemplo simplificado fornece uma ideia ampla de como o aprendizado de máquina funciona. Pode exigir mais recursos, pontos de dados e diferentes tipos de ML. No entanto, algoritmos sofisticados contribuem significativamente para aplicativos e negócios, influenciando as principais métricas de crescimento.

Tipos de aprendizado de máquina

Os especialistas podem recorrer a diferentes tipos de ML, dependendo da meta, dos conjuntos de dados e da complexidade dos dados.

Aprendizagem supervisionada . É um modelo para o qual especialistas alimentam os dados estruturados do algoritmo. As planilhas organizadas são um dos exemplos que os especialistas podem fornecer.

Aprendizagem não supervisionada . É um modelo no qual os computadores trabalham com dados não estruturados. Esse tipo pode ser comum para informações que os humanos lutam para organizar. Por exemplo, algoritmos de detecção de spam podem usá-lo para analisar e-mails e identificar sinais de alerta comuns.

Aprendizagem semi-supervisionada . Nesse aprendizado de máquina, os humanos monitoram o sistema de computador e o orientam. Por exemplo, uma máquina recebe um conjunto de dados organizado menor que precisa ser usado para classificar dados não rotulados.

Aprendizagem por reforço . Nesses casos, os dados de amostra não treinam o algoritmo. Em vez disso, ele opera inteiramente em uma base de tentativa e erro. Ele é recompensado pelos comportamentos desejados e punido pelos indesejados. Assim, esse aprendizado adiciona feedback à mistura.

Aprendizado de máquina de integrações da vida real

Você encontra algoritmos de aprendizado de máquina diariamente. Aqui estão alguns exemplos que fortalecem o espaço digital como você o conhece:

Motores de recomendação . Os serviços online estão ansiosos para sugerir produtos ou filmes que você possa gostar. Por exemplo, muitos serviços de streaming usam algoritmos de aprendizado de máquina para prever títulos adequados ao seu gosto.

Aprimorando as experiências de pesquisa . Os infames algoritmos do Google usam ML para fazer previsões sobre as intenções dos usuários. Assim, fornece uma experiência mais personalizada em função das interações anteriores dos usuários.

Atendimento ao cliente. Muitos chatbots substituem os humanos quando se trata de dar suporte aos clientes. Agora, os algoritmos podem responder a perguntas comuns que os clientes têm, como preços, frete ou dar conselhos personalizados.

Trabalhando com máquinas. As pessoas temem que os recursos de IA e aprendizado de máquina ameacem seu sustento. A maior preocupação são os empregos, com alguns especialistas argumentando que a IA poderia substituir os médicos. No entanto, tais problemas não são exatamente precisos . Uma previsão mais válida é que os médicos trabalhem de mãos dadas com a IA, o que já se tornou uma realidade.

Reconhecimento de fala. Muitos serviços permitem que os usuários ditem textos em vez de digitá-los. Essas transcrições de texto também contam com ML.

Detectando dispositivos que precisam de reparo . Estudos sugerem como o aprendizado de máquina pode ser conveniente para manutenção. Os dados coletados ao longo do tempo podem e ajudam a monitorar o estado de diferentes equipamentos.

O aprendizado de máquina e a IA ameaçam a privacidade?

Os assistentes virtuais dependem muito do aprendizado de máquina para melhorar suas tecnologias de reconhecimento de voz. Assim, é justo sugerir que as empresas utilizem o ML como um dos meios para atingir seus objetivos estratégicos. Para assistentes virtuais como Siri e Alexa, o objetivo é entender a linguagem natural e gerar respostas adequadas. No entanto, atingir os objetivos corporativos pode ser uma prioridade acima da ética e apenas da análise de dados.

Vemos riscos para os direitos e liberdades dos indivíduos no processamento de dados pessoais por IA. Por um lado, o preconceito racial é um dos maiores desafios para os algoritmos de ML.

Os conjuntos de dados tendem a ter pontos cegos e as suposições feitas pelos algoritmos podem ser perigosas. Por exemplo, imprecisões em algoritmos que lidam com cuidados de saúde podem ser ainda mais de alto risco.

Outra preocupação é que ML e AI permitem que as empresas estudem grandes conjuntos de dados de forma eficaz. Embora seja incrivelmente comercial, o que significa que as corporações podem tirar suposições sobre os usuários a partir de dados aparentemente desorganizados.

Outras preocupações incluem o seguinte:

A capacidade de reidentificar informações pessoais usando grandes conjuntos de dados.

Os especialistas exigem mais regulamentações contra o emparelhamento de vigilância em grande escala com métodos de aprendizado de máquina.

Quem é responsável pelos sistemas que tomam decisões que impactam negativamente a vida das pessoas?

Preconceito racial ou outros tipos de perfis perigosos, como discriminação de gênero durante os processos de contratação.

Falta de transparência sobre como as empresas usarão os insights gerados e por quanto tempo manterão os dados.

Facilitando diferentes problemas de privacidade por meio de sistemas com inteligência artificial, como deepfakes .

Conclusão

A IA e o aprendizado de máquina são potencialmente as tecnologias mais empolgantes da nossa era. Eles podem beneficiar usuários e empresas, aprimorando a qualidade do produto e possibilitando a personalização.

No entanto, a falta de regulamentações e restrições arruínam a diversão, especialmente com algoritmos integrados em plataformas online e indústrias da saúde ao varejo. As empresas que capturam mais detalhes sobre seus clientes podem usar esse conhecimento de forma antiética.

Com a previsão adequada, pode ser possível subjugar o efeito esmagador da IA ​​e do aprendizado de máquina. Tem um futuro brilhante, mas precisa de controle adequado e repercussões para resultados não intencionais.