O que é um algoritmo de aprendizado de máquina?

O que é um algoritmo de aprendizado de máquina?

Um algoritmo de aprendizado de máquina é um conjunto de regras ou processos usados por um sistema de IA para realizar tarefas, geralmente para descobrir novos insights e padrões de dados ou prever valores de saída a partir de um conjunto de variáveis de entrada. Os algoritmos permitem que o aprendizado de máquina (ML) aprenda.

Os analistas do setor reconhecem a importância do aprendizado de máquina e seus algoritmos subjacentes. Segundo a Forrester, "os avanços nos algoritmos de aprendizado de máquina trazem precisão e profundidade à análise de dados de marketing que ajudam os profissionais da área a entender como os detalhes de marketing (como plataforma, criativo, chamada para ação ou mensagens) afetam o desempenho".1 Já a Gartner afirma que "o aprendizado de máquina está no centro de muitas aplicações de IA bem-sucedidas, alimentando sua enorme tração no mercado".2

Geralmente, treinar algoritmos de ML com mais dados fornece respostas mais precisas do que treinar com menos dados. Usando métodos estatísticos, os algoritmos são treinados para determinar classificações, fazer previsões e descobrir insights importantes em projetos de mineração de dados. Esses insights podem, posteriormente, melhorar sua tomada de decisão para impulsionar métricas de crescimento importantes.

Casos de uso para algoritmos de aprendizado de máquina incluem a capacidade de analisar dados para identificar tendências e prever problemas antes que ocorram.3 Uma IA mais avançada podem oferecer suporte mais personalizado, reduzir os tempos de resposta, fornecer reconhecimento de voz e melhorar a satisfação dos clientes. Os setores que se beneficiam especialmente de algoritmos de aprendizado de máquina para criar novos conteúdos a partir de grandes volumes de dados incluem a cadeia de suprimentos, transporte e logística, varejo e manufatura4, todos adotando IA generativa, com sua capacidade de automatizar tarefas, aumentar a eficiência e fornecer insights valiosos, até mesmo para iniciantes.

Projeto 3D de bolas rolando em uma pista

As últimas notícias e insights sobre IA 


Descubra insights selecionadas por especialistas sobre IA, nuvem e outros assuntos no boletim informativo semanal Think. 

Deep learning

Deep learning é uma aplicação específica das funcionalidades avançadas fornecidas pelos algoritmos de aprendizado de máquina. A diferença está na forma como cada algoritmo aprende. Os modelos de aprendizado de máquina "profundo" podem usar seus conjuntos de dados rotulados, também conhecidos como aprendizado supervisionado, para ajustar seu algoritmo, mas não exigem necessariamente dados rotulados. O deep learning pode processar dados não estruturados em sua forma bruta (como textos ou imagens) e determinar automaticamente o conjunto de funcionalidades que distingue diferentes categorias de dados entre si. Isso elimina a necessidade de intervenção humana e permite o uso de conjuntos de dados maiores.

A melhor forma de entender inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais é vê-los como uma série de sistemas de IA, do maior para o menor, onde cada um engloba o próximo. A inteligência artificial (IA) é o sistema mais abrangente. O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA. O deep learning é um campo do aprendizado de máquina, e as redes neurais formam a base dos algoritmos de deep learning. O que diferencia uma rede neural simples de um algoritmo de deep learning é a quantidade de camadas de nós, ou a profundidade, sendo que o deep learning exige mais de três camadas.

Mistura de Especialistas | Podcast

Decodificando a IA: resumo semanal das notícias

Junte-se a nosso renomado painel de engenheiros, pesquisadores, líderes de produtos e outros enquanto filtram as informações sobre IA para trazerem a você as mais recentes notícias e insights sobre IA.

Como funcionam os algoritmos de aprendizado de máquina

Um artigo da Universidade da Califórnia em Berkeley divide o sistema de aprendizado de um algoritmo de aprendizado de máquina em três partes principais.5

  1. Um processo decisório: No geral, os algoritmos de aprendizado de máquina são usados para realizar previsões ou classificações. Com base em alguns dados de entrada, que podem ser rotulados ou não, o algoritmo gera uma estimativa sobre um padrão nos dados.

  2. Função de erro: uma função de erro avalia a previsão do modelo. Se houver exemplos conhecidos, uma função de erro poderá realizar uma comparação para avaliar a precisão do modelo.

3.   Processo de otimização do modelo: Se o modelo puder se ajustar melhor aos pontos de dados no conjunto de treinamento, os pesos são ajustados para reduzir a discrepância entre o exemplo conhecido e a estimativa do modelo. O algoritmo repete esse processo de “avaliar e otimizar”, atualizando os pesos de forma autônoma até atingir um nível de precisão aceitável.

O aprendizado supervisionado, em particular, utiliza um conjunto de treinamento para ensinar os modelos a gerar o resultado desejado. Esse conjunto de dados de treinamento contém entradas e saídas corretas, permitindo que o modelo aprenda ao longo do tempo. O algoritmo avalia sua precisão por meio da função de perda, ajustando-se até que o erro seja suficientemente minimizado.

Tipos de algoritmos de aprendizado de máquina

Existem quatro tipos de algoritmos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e por reforço. Dependendo do orçamento, da necessidade de velocidade e da precisão exigida, cada tipo e variante oferece suas próprias vantagens. Os algoritmos avançados de aprendizado de máquina utilizam várias tecnologias, incluindo deep learning, redes neurais e processamento de linguagem natural e podem empregar aprendizado supervisionado e não supervisionado.6 A seguir estão os algoritmos mais populares e amplamente utilizados.

Algoritmos de aprendizado supervisionado

O aprendizado supervisionado divide-se em dois tipos de problemas na mineração de dados: classificação e regressão.

  • A classificação usa um algoritmo para atribuir dados de teste com precisão a categorias específicas. Reconhece entidades específicas dentro do conjunto de dados e tenta tirar algumas conclusões sobre como essas entidades devem ser rotuladas ou definidas. Algoritmos de classificação comuns são: classificadores lineares, máquinas de vetores de suporte (SVM), árvores de decisão, k-vizinhos mais próximos e floresta aleatória, que são descritos em mais detalhes abaixo.
  • A regressão é utilizada para entender a relação entre variáveis dependentes e independentes. É geralmente usada para fazer projeções, como receita de vendas de um determinado negócio. Regressão linear, regressão logística e regressão polinomial são algoritmos de regressão populares.

Diversos algoritmos e técnicas de computação são usados nos processos de aprendizado de máquina supervisionado, geralmente calculados por meio do uso de programas como o Python. Entre os algoritmos de aprendizado supervisionado temos:

  • AdaBoost ou reforço de gradiente: também chamada de reforço adaptativo7, essa técnica reforça um algoritmo de regressão de baixo desempenho combinando-o com outros mais fracos para criar um algoritmo mais forte que resulte em menos erros. O reforço combina o poder de previsão de vários estimadores de base.
  • Redes neurais artificiais: Também conhecidas como ANNs, redes neurais ou redes neurais simuladas (SNNs), são um subconjunto de técnicas de aprendizado de máquina e estão no núcleo dos algoritmos de deep learning. O algoritmo de aprendizado identifica padrões nos dados de entrada utilizando blocos básicos chamados neurônios, que aproximam os neurônios do cérebro humano e são treinados e ajustados ao longo do tempo. (Mais em "redes neurais".)
  • Algoritmos de árvores de decisão: Utilizados tanto para prever valores numéricos (problemas de regressão) quanto para classificar dados em categorias, as árvores de decisão utilizam uma sequência ramificada de decisões interligadas que podem ser representadas em um diagrama em forma de árvore. Uma das vantagens das árvores de decisão é que elas são fáceis de validar e auditar, ao contrário da caixa-preta de uma rede neural.
  • Redução de dimensionalidade: quando um conjunto de dados selecionado tem um alto número de características7 , ele tem alta dimensionalidade. A redução de dimensionalidade reduz o número de características, deixando apenas os insights ou informações mais significativos. Um exemplo é a análise de componentes principais.
  • Vizinho mais próximo K: Também conhecido como KNN, este algoritmo não paramétrico classifica pontos de dados com base em sua proximidade e associação a outros dados disponíveis. Ele parte do princípio de que pontos de dados semelhantes estão próximos uns dos outros. Como resultado, ela busca calcular a distância entre pontos de dados, geralmente por meio da distância euclidiana, e, em seguida, atribui uma categoria com base na categoria ou média mais frequente.
  • Regressão linear: A regressão linear serve para identificar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes e é geralmente usada para prever resultados futuros. Quando há apenas uma variável independente e uma dependente, isso é chamado de regressão linear simples.
  • Regressão logística: Enquanto a regressão linear é usada quando as variáveis dependentes são contínuas, a regressão logística é escolhida quando a variável dependente é categórica, ou seja, há resultados binários, como "verdadeiro" e "falso" ou "sim" e "não". Embora ambos os modelos de regressão busquem entender relações entre entradas de dados, a regressão logística é usada principalmente para resolver problemas de classificação binária, como a identificação de spam.
  • Redes neurais: Usadas principalmente em algoritmos de deep learning, as redes neurais processam os dados de entrada do treinamento ao imitar a interconectividade do cérebro humano por meio de camadas de nós. Cada nó é composto de entradas, pesos, um viés (limite) e uma saída. Se o valor de saída exceder um determinado limiar, o nó é "ativado" e transmite os dados para a próxima camada da rede. As redes neurais aprendem com ajustes baseados na função de perda por meio do processo de descida de gradiente. Quando a função de custo está próxima ou igual a zero, pode-se ter confiança na precisão do modelo.
  • Naïve Bayes: Essa abordagem adota o princípio de independência condicional de classes da Teoria de Bayes. Isso significa que a presença de uma funcionalidade não interfere na presença de outra na probabilidade de um determinado resultado, e cada previsão exerce o mesmo efeito nesse resultado. Existem três tipos de classificadores Naive Bayes: Multinomial Naïve Bayes, Bernoulli Naïve Bayes e Gaussian Naïve Bayes. Essa técnica é usada principalmente na classificação de textos, identificação de spam e sistemas de recomendação.
  • Florestas aleatórias: Em uma floresta aleatória, o algoritmo de aprendizado de máquina prevê um valor ou categoria ao combinar os resultados de várias árvores de decisão. A "floresta" refere-se a árvores de decisão não correlacionadas, montadas para reduzir a variância e possibilitar previsões mais precisas.
  • Máquinas de vetores de suporte (SVM): Esse algoritmo pode ser usado tanto para classificação de dados quanto para regressão, mas geralmente é aplicado em problemas de classificação, construindo um hiperplano onde a distância entre duas classes de pontos de dados é máxima. Esse hiperplano é chamado de limite de decisão, separando as classes de pontos de dados (como laranjas e maçãs) de cada lado do plano.

Algoritmos de aprendizado não supervisionado

Diferentemente do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado usa dados não rotulados. A partir desses dados, o algoritmo identifica padrões que ajudam a resolver problemas de agrupamento ou associação. Isso é especialmente útil quando especialistas no assunto não têm certeza sobre as propriedades comuns em um conjunto de dados. Algoritmos comuns de agrupamento incluem hierárquico, K-means, modelos de mistura Gaussiana e métodos de redução de dimensionalidade, como PCA e t-SNE.

  • Agrupamento: Esses algoritmos conseguem identificar padrões nos dados para que possam ser agrupados. Os algoritmos podem ajudar cientistas de dados ao identificar diferenças entre itens de dados que os humanos deixaram passar.
  • Agrupamento hierárquico: agrupa dados em uma árvore de agrupamentos.8 O agrupamento hierárquico começa tratando cada ponto de dado como um cluster separado. Em seguida, executa repetidamente estes passos: 1) identifica os dois clusters mais próximos e 2) une os dois clusters mais comparáveis. Essas etapas continuam até que todos os clusters sejam unidos.
  • Agrupamentos K-means: Este método identifica grupos em dados sem rótulos9, separando-os em clusters diferentes ao localizar grupos de dados que são semelhantes entre si. O nome “K-means” vem dos centróides que utiliza para definir os clusters. Um ponto é atribuído a um cluster específico se estiver mais próximo do centróide daquele cluster do que de qualquer outro centróide.

Algoritmos de aprendizado semi-supervisionado

Nesse caso, o aprendizado ocorre quando apenas uma parte dos dados de entrada fornecidos foi rotulada, dando ao algoritmo uma certa "vantagem inicial". Essa abordagem pode combinar o melhor dos dois mundos10: melhor precisão associada ao aprendizado de máquina supervisionado e a capacidade de usar dados econômicos não rotulados, como no caso do aprendizado de máquina não supervisionado.

Algoritmos por reforço

Nesse caso, os algoritmos são treinados da mesma forma que os humanos aprendem: por meio de recompensas e punições, que são medidas e monitoradas por um agente de aprendizagem por reforço11, que tem uma compreensão geral da probabilidade de aumentar ou diminuir a pontuação. Por meio de tentativa e erro, o agente aprende a realizar ações que levam aos resultados mais favoráveis ao longo do tempo. O aprendizado por reforço é geralmente utilizado12  na gestão de recursos, em robótica e em videogames.

Soluções relacionadas
IBM watsonx.ai

Treine, valide, ajuste e implemente recursos de IA generativa, modelos de base e recursos de aprendizado de máquina com o IBM watsonx.ai, um estúdio empresarial de última geração para construtores de IA. Crie aplicações de IA em uma fração do tempo com uma fração dos dados.

Conheça o watsonx.ai
Soluções de inteligência artificial

Use a IA a serviço de sua empresa com a experiência e o portfólio de soluções líder do setor da IBM à sua disposição.

Explore as soluções de IA
Consultoria e serviços em IA

Reinvente os fluxos de trabalho e operações críticos adicionando IA para maximizar experiências, tomadas de decisão em tempo real e valor de negócios.

Explore os serviços de IA
Dê o próximo passo

Obtenha acesso completo aos recursos que abrangem o ciclo de vida do desenvolvimento da IA. Produza soluções poderosas de IA com interfaces fáceis de usar, fluxos de trabalhos e acesso a APIs e SDKs padrão do setor.

Explore o watsonx.ai Agende uma demonstração em tempo real