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