Cinco tipos de aprendizado de máquina para conhecer

O aprendizado de máquina (ML) pode impulsionar a tomada de decisões em praticamente todos os setores, desde saúde até recursos humanos e finanças, com diversos casos de uso, como visão computacional, modelos de linguagem de grande escala (LLMs), reconhecimento de fala, carros autônomos e muito mais.

No entanto, o crescente impacto do aprendizado de máquina não está isento de complicações. Os conjuntos de dados de validação e treinamento que sustentam a tecnologia de ML são frequentemente agregados por seres humanos, e humanos são suscetíveis a vieses e erros. Mesmo em casos em que um modelo de ML não seja enviesado ou defeituoso, sua implementação no contexto errado pode produzir erros com consequências prejudiciais não intencionais.

Por isso, diversificar o uso de IA e ML nas empresas pode ser essencial para manter uma vantagem competitiva. Cada tipo e subtipo de algoritmo de ML tem benefícios e recursos únicos que as equipes podem aproveitar para diferentes tarefas. Aqui, discutiremos os cinco principais tipos e suas aplicações.

O ML é um subconjunto da ciência da computação, ciência de dados e inteligência artificial (IA) que permite que os sistemas aprendam e melhorem com os dados sem intervenções adicionais de programação.

Em vez de usar instruções explícitas para otimização de desempenho, os modelos de ML dependem de algoritmos e modelos estatísticos que executam tarefas com base em padrões de dados e inferências. Em outras palavras, o ML aproveita os dados de input para prever outputs, atualizando continuamente os resultados à medida que novos dados se tornam disponíveis.

Nos sites de varejo, por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina influenciam as decisões de compra dos consumidores ao fazer recomendações com base no histórico de compras. Muitas plataformas de e-commerce de varejistas, incluindo IBM, Amazon, Google, Meta e Netflix, dependem de redes neurais artificiais (ANNs) para fornecer recomendações personalizadas. Além disso, os varejistas frequentemente aproveitam dados de chatbots e assistentes virtuais, em conjunto com ML e tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP), para automatizar as experiências de compras dos usuários.

Os algoritmos de aprendizado de máquina se dividem em cinco categorias amplas: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semissupervisionado, aprendizado autossupervisionado e aprendizado por reforço.

Aprendizado de máquina supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado (ou seja, a variável resultado é conhecida). Por exemplo, se cientistas de dados estivessem construindo um modelo para previsão de tornados, as variáveis de entrada poderiam incluir data, localização, temperatura, padrões de fluxos de vento e outros, e a saída seria a atividade real de tornados registrada nesses dias.

O aprendizado supervisionado é comumente usado para avaliação de risco, reconhecimento de imagens, análise preditiva de dados e detecção de fraude, e abrange vários tipos de algoritmos.

• Algoritmos de regressão: preveem valores de produção identificando relações lineares entre valores reais ou contínuos (por exemplo, temperatura, salário). Os algoritmos de regressão incluem regressão linear, random forest e gradient boosting, além de outros subtipos.
• Algoritmos de classificação: preveja variáveis de produção categóricas (por exemplo, "lixo" ou "não lixo") rotulando partes de dados de entrada. Os algoritmos de classificação incluem regressão logística, k-nearest neighbors e máquinas de vetores de suporte (SVMs), entre outros.
• Classificadores Naïve Bayes:permitem tarefas de classificação para grandes conjuntos de dados. Também fazem parte de uma família de algoritmos de aprendizado generativo que modelam a distribuição de entradas de uma determinada classe ou categoria. Os algoritmos Naïve Bayes incluem árvores de decisão, que podem acomodar tanto algoritmos de regressão quanto de classificação.
• Redes neurais: simulam o funcionamento do cérebro humano, com um grande número de nós de processamento interligados que facilitam processos como tradução de linguagem natural, reconhecimento de imagens, reconhecimento de fala e criação de imagens.
• Algoritmos de random forest: preveem um valor ou categoria combinando os resultados de várias decision trees.

Os algoritmos de aprendizado não supervisionado [como Apriori, Gaussian Mixture Models (GMMs) e análises de componentes principais (PCA)], inferem padrões a partir de conjuntos de dados não rotulados, facilitando a análise exploratória de dados e permitindo o reconhecimento de padrões e a modelagem preditiva.

O método mais comum de aprendizado não supervisionado é a análise de clusters, que utiliza algoritmos de agrupamento para categorizar pontos de dados de acordo com a similaridade de valores (como na segmentação de clientes ou  detecção de de anomalias). Algoritmos de associação permitem que cientistas de dados identifiquem associações entre objetos de dados em grandes bancos de dados, facilitando a visualização de dados e a redução dimensional.

• Clustering K-means: atribui pontos de dados a K grupos, onde os pontos mais próximos de um centroide são agrupados sob a mesma categoria, e K representa os clusters com base em seu tamanho e nível de granularidade. O clustering K-means é comumente usado para segmentação de mercado, agrupamento de documentos, segmentação de imagens e compressão de imagens.
• Clustering hierárquico: descreve um conjunto de técnicas de agrupamento, incluindo o agrupamento aglomerativo (onde os pontos de dados são inicialmente isolados em grupos e, em seguida, são mesclados iterativamente com base na similaridade até restar um único cluster) e o agrupamento divisivo (onde um único cluster de dados é dividido com base nas diferenças entre os pontos de dados).
• Clustering probabilístico: ajuda a resolver problemas de estimativa de densidade ou clustering "suave" agrupando pontos de dados com base na probabilidade de pertencerem a uma determinada distribuição.

Modelos de aprendizado de máquina não supervisionados são frequentemente responsáveis pelos sistemas de recomendação do tipo "clientes que compraram isso também compraram...".

O aprendizado autossupervisionado (SSL) permite que modelos se treinem em dados não rotulados, sem a necessidade de grandes conjuntos de dados anotados e/ou rotulados. Os algoritmos de SSL, também chamados de algoritmos de aprendizado preditivo ou de pretexto, aprendem uma parte do input a partir de outra parte, gerando automaticamente rótulos e transformando problemas não supervisionados em supervisionados. Esses algoritmos são especialmente úteis em trabalhos como visão computacional e NLP, onde o volume de dados rotulados necessários para treinar modelos pode ser excepcionalmente grande (às vezes, proibitivamente).

O aprendizado por reforço, também chamado de aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) , é um tipo de programação dinâmica que treina algoritmos usando um sistema de recompensa e punição. Para implementar o aprendizado por reforço, um agente adota ações em um ambiente específico para alcançar um objetivo predeterminado. O agente é recompensado ou penalizado por suas ações com base em uma métrica estabelecida (normalmente pontos), incentivando o agente a continuar com as boas práticas e descartar as ruins. Com a repetição, o agente aprende as melhores estratégias.

Os algoritmos de aprendizado por reforço são comuns no desenvolvimento de videogames e são frequentemente usados para ensinar robôs a replicar tarefas humanas.

A quinta técnica de aprendizado de máquina oferece uma combinação entre aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Os algoritmos de aprendizado semissupervisionado são treinados em um pequeno conjunto de dados rotulado e um grande conjunto de dados não rotulado, com os dados rotulados orientando o processo de aprendizado para o maior conjunto de dados não rotulado. Um modelo de aprendizado semissupervisionado pode usar aprendizado não supervisionado para identificar clusters de dados e, em seguida, usar aprendizado supervisionado para rotular os clusters.

Redes adversárias generativas (GANs), uma ferramenta de deep learning que gera dados não rotulados ao treinar duas redes neurais, são um exemplo de aprendizado de máquina semi-supervisionado.

Independentemente do tipo, os modelos de ML podem extrair insights dos dados empresariais, mas sua vulnerabilidade ao viés humano/dados torna as práticas de IA responsável um imperativo organizacional.

Praticamente todos, de desenvolvedores a usuários e reguladores, interagem com aplicações de aprendizado de máquina em algum momento, seja diretamente com a tecnologia de IA ou não. E a adoção da tecnologia de ML está apenas acelerando. O mercado global de aprendizado de máquina foi avaliado em US$ 19 bilhões em 2022, e espera-se que atinja US$ 188 bilhões até 2030 (um CAGR de mais de 37%).

A escala de adoção de ML e seu crescente impacto nos negócios tornam o entendimento das tecnologias de IA e ML um compromisso contínuo (e de vital importância) que exige monitoramento vigilante e ajustes pontuais conforme as tecnologias evoluem. Com IBM® watsonx.ai AI Studio, os desenvolvedores podem gerenciar algoritmos e processos de ML com facilidade.

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Na era da proliferação de dados, a IA e o aprendizado de máquina são tão essenciais para as operações diárias de negócios quanto para a inovação tecnológica e a competição empresarial. Mas, como novos pilares de uma sociedade moderna, eles também representam uma oportunidade de diversificar as infraestruturas de TI empresariais e criar tecnologias que beneficiem tanto as empresas quanto as pessoas que delas dependem.