É uma técnica de análise de dados que ensina os computadores a fazer o que naturalmente os seres humanos e aos animais já fazem: aprender com a experiência. Os algoritmos de machine learning ou aprendizagem de máquinas utilizam métodos computacionais para “aprender” a informação diretamente dos dados sem depender de uma equação pré-determinada como modelo. Os algoritmos melhoram o seu desempenho à medida que o número de amostras disponíveis para aprendizagem aumenta. Já o Deep Learning é uma forma especializada de machine learning.
Para que serve Machine Learning?
Com o crescimento do Big Data, Machine Learning se tornou uma técnica-chave para a solução de problemas em diversas áreas como:
Computação financeira, para análise de crédito e algoritmos de comercialização
Processamento de imagens e visão computacional, para reconhecimento facial, detecção de movimento e detecção de objetos
Biologia Computacional, para detecção de tumores, desenvolvimento de medicamentos e sequenciamento genético
Produção de energia, para precificação e previsão de carga de energia
Automotiva, aeroespacial e manufatura, para manutenção preditiva
Processamento de linguagem natural, para aplicações de reconhecimento de voz
Algoritmos de machine learning encontram padrões nos dados que geram insights que nos ajudam a tomar melhores decisões e fazer predições mais assertivas. Os algoritmos auxiliam em diagnósticos médicos, mercado de ações, previsão da carga de energia, entre outras coisas. Machine learning é o que está por trás de sites e aplicativos que fazem sugestões e recomendações de conteúdos como filmes e músicas, mesma técnica utilizada por lojas para obter insights do comportamento de seus clientes.
Considere utilizar machine learning quando você se deparar com problemas complexos que envolvem uma grande quantidade de dados e muitas variáveis, mas nenhuma fórmula ou equação existente. Machine Learning é uma excelente opção se você precisa lidar com situações como:
Quando equações e regras são muito complexas – como em reconhecimento facial e reconhecimento de voz, por exemplo;
Quando as regras de uma tarefa estão em constante mudança – como em casos de detecção de fraudes
Quando a natureza dos dados mudam constantemente e o programa precisa de adaptações – com em casos de comercializações automatizadas, previsão de demanda de energia e predições de tendências de consumo
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Machine Learning pode utilizar duas técnicas diferentes:
Aprendizado supervisionado, que treina um modelo com base em dados conhecidos tanto de entrada quanto de saída e desta forma consegue prever resultados futuros a partir de novos dados de entrada;
Aprendizado não supervisionado, que encontra padrões escondidos ou estruturas inerentes aos próprios dados.
Machine Learning supervisionado constrói modelos que fazem predições baseadas em evidências, porém com algumas incertezas. Os algoritmos consideram dados (inputs) com respostas conhecidas (outputs) e treinam modelos que vão gerar predições razoáveis para novos inputs. Por isso, deve ser usado quando conjuntos de dados com resultados conhecidos estão disponíveis.
Classificação em machine learning: é a técnica de aprendizado supervisionado que classifica modelos em categorias. Muito usado para imagens médicas, reconhecimento de voz e pontuação de crédito.
Regressão em machine learning: é a técnica que prevê respostas contínuas, como por exemplo alterações de temperatura e flutuações na demanda de energia. Muito usado para previsão de carga de energia e comercializações (ações, energia, etc).
Quando você precisa treinar um modelo para fazer uma previsão, como por exemplo um valor futuro de variáveis contínuas como temperatura ou valor de ações. Use também classificações, como por exemplo identificar marcas de veículos a partir de arquivos de vídeos.
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Machine Learning não-supervisionado encontra padrões ocultos ou estruturas inerentes aos dados. Utiliza inferências de conjuntos de dados sem respostas previamente identificadas.
Clusterização é a técnica mais comum de machine learning não-supervisionado. É utilizado em análise exploratória de dados para encontrar padrões ocultos ou agrupamentos de dados. É muito utilizado para sequenciamento genético, pesquisas de mercado e reconhecimento de objetos
Quando você precisa explorar seus dados e deseja treinar um modelo para encontrar padrões capazes de separar os dados em clusters organizados.
A equipe de engenharia da OPENCADD utiliza MATLAB para ajudar seus clientes em projetos de machine learning, big data e análise de dados. Todas as técnicas acima citadas – classificação, regressão e clusterização – podem ser facilmente aplicadas com o uso do MATLAB.
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