O aprendizado de máquina está sendo usado em quase todos os setores e atividades comerciais. O aprendizado de máquina ajuda o setor de logística a otimizar as rotas de envio e entrega, o setor de varejo a personalizar experiências de compra e gerenciar inventário, os fabricantes a automatizar fábricas e ajuda a proteger organizações em qualquer lugar. Quando uma pessoa usa a voz para consultar um smartphone ou alto-falante, o aprendizado de máquina é usado para entender a solicitação e encontrar o resultado. O escopo dos casos de uso de machine learning é vasto e está em constante expansão. 

A taxa de geração de dados está acelerando a cada dia. O mundo está criando mais dados todos os dias do que nunca. Seria quase impossível analisar e utilizar todos esses dados sem o machine learning. Por isso, o machine learning está abrindo um novo horizonte do que os humanos podem fazer com computadores e outras máquinas. O machine learning ajuda as empresas com funções importantes, como detecção de fraudes, identificação de ameaças à segurança, personalização e recomendações, atendimento ao cliente automatizado por meio de chatbots, transcrição e tradução, análise de dados e muito mais. O aprendizado de máquina também está impulsionando a inovação empolgante do futuro, como veículos autônomos, drones e aviões, realidade aumentada e virtual e robótica. 

Embora inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) sejam usados como sinônimos, eles não são termos intercambiáveis. 

A inteligência artificial é uma área da ciência da computação que se concentra na criação de computadores e máquinas capazes de raciocinar, aprender e agir de maneira semelhante à inteligência humana, ou sistemas que envolvem dados cuja escala excede o que os humanos podem analisar. O campo inclui muitas disciplinas diferentes, incluindo análise de dados, estatística, engenharia de hardware e software, neurociência e até mesmo filosofia. 

Enquanto a inteligência artificial é uma categoria ampla da ciência da computação, machine learning é uma aplicação de IA que envolve o treinamento de máquinas para executar uma tarefa sem programação específica. O machine learning é mais usado para extrair conhecimento dos dados com técnicas como redes neurais, aprendizado supervisionado e não supervisionado, árvores de decisão e regressão linear.

Assim como machine learning é um subconjunto da inteligência artificial, o aprendizado profundo é um subconjunto do machine learning. O aprendizado profundo treina redes neurais em conjuntos de dados. Uma rede neural é um modelo que usa um sistema de neurônios artificiais que são nós computacionais usados para classificar e analisar dados. Os dados são inseridos na primeira camada de uma rede neural, e cada nó toma uma decisão e passa essa informação para vários nós na camada seguinte. Os modelos de treinamento com mais de três camadas são conhecidos como "redes neurais profundas" ou "aprendizado profundo". Algumas redes neurais modernas têm centenas ou milhares de camadas. 

O machine learning treina algoritmos em conjuntos de dados para alcançar um resultado esperado, como identificar um padrão ou reconhecer um objeto. Machine learning é o processo de otimização do modelo para que ele possa prever a resposta correta com base nas amostras de dados de treinamento. 

Supondo que os dados de treinamento sejam de alta qualidade, quanto mais amostras de treinamento o algoritmo de machine learning receber, mais preciso será o modelo. O algoritmo ajusta o modelo aos dados durante o treinamento, no que é chamado de “processo de ajuste”. Quando o resultado não corresponde ao esperado, o algoritmo é treinado repetidamente até gerar uma resposta precisa. Essencialmente, o algoritmo aprende com os dados e alcança resultados com base na adequação da entrada e da resposta a uma linha, cluster ou outra correlação estatística.

O que são dados de treinamento em machine learning? Depende do tipo de modelo de machine learning que está sendo usado.

Em geral, há três tipos de modelos usados em machine learning.

O aprendizado supervisionado é um modelo de machine learning que usa dados de treinamento rotulados (dados estruturados) para mapear um atributo específico a um rótulo. No aprendizado supervisionado, a saída é conhecida (como o reconhecimento da imagem de uma maçã) e o modelo é treinado com dados da saída conhecida. Em termos simples, para treinar o algoritmo a reconhecer fotos de maçãs, alimente-o com fotos rotuladas como maçãs.

Os algoritmos de aprendizado supervisionado mais usados atualmente incluem:

• Regressão linear
• Regressão polinomial
• Vizinhos mais próximos exatos
• Naive Bayes
• Árvores de decisão

O aprendizado não supervisionado é um modelo de machine learning que usa dados não rotulados (dados não estruturados) para aprender padrões. Ao contrário do aprendizado supervisionado, a “correção” da saída não é conhecida antecipadamente. Em vez disso, o algoritmo aprende com os dados sem contribuição humana (ou seja, não supervisionado) e os categoriza em grupos com base em atributos. Por exemplo, se o algoritmo receber fotos de maçãs e bananas, ele vai trabalhar sozinho para categorizar qual foto é uma maçã e qual é uma banana. O aprendizado não supervisionado é bom em modelagem descritiva e correspondência de padrões.

Os algoritmos de aprendizado não supervisionado mais usados atualmente incluem:

• Difundido significa
• Criação de cluster k-means
• Clustering hierárquico
• Mínimos quadrados parciais

Há também uma abordagem mista para machine learning, chamada aprendizado semi-supervisionado, em que apenas alguns dados são rotulados. No aprendizado semi-supervisionado, o algoritmo precisa descobrir como organizar e estruturar os dados para chegar a um resultado conhecido. Por exemplo, o modelo de machine learning é informado de que o resultado é uma pera, mas apenas alguns dados de treinamento são rotulados como pera.

O aprendizado por reforço é um modelo de machine learning que pode ser descrito como "aprender fazendo" com uma série de experimentos de tentativa e erro. Um “agente” aprende a realizar uma tarefa definida por meio de um ciclo de feedback até que o desempenho esteja dentro de um intervalo desejável. O agente recebe reforço positivo quando executa a tarefa bem e reforço negativo quando tem um desempenho ruim. Um exemplo de aprendizado por reforço é quando os pesquisadores do Google ensinaram um algoritmo desse tipo a jogar Go. O modelo, que não tinha conhecimento prévio das regras de Go, simplesmente moveu as peças aleatoriamente e “aprendeu” os melhores movimentos a fazer. O algoritmo foi treinado com reforço positivo e negativo até que o modelo de machine learning pudesse vencer um jogador humano no jogo.

Reconhecimento de padrões

Quanto mais dados forem consumidos por um algoritmo de machine learning, melhor será a capacidade de encontrar tendências e padrões nesses dados. Por exemplo, um site de e-commerce pode usar machine learning para entender como as pessoas compram e aproveitar essas informações para oferecer recomendações melhores ou encontrar dados de tendências que podem levar a oportunidades de novos produtos.

Automação

O machine learning e a inteligência artificial podem eliminar grande parte do trabalho monótono dos trabalhadores humanos. Utilitários como a automação de processos robóticos podem realizar algumas das tediosas tarefas de negócios que impedem as pessoas de realizar trabalhos mais significativos. Os algoritmos de visão computacional e detecção de objeções podem ajudar os robôs a escolher e embalar itens de uma linha de montagem. O machine learning sempre ativado para detecção de fraudes e avaliação de ameaças pode encontrar falhas de segurança antes que elas se tornem um problema.

Melhoria contínua

Com os tipos certos de dados, os algoritmos de machine learning vão continuar melhorando para serem mais rápidos e precisos. Um bom exemplo é o conjunto de dados da GPT-3, que continua a melhorar a forma como gera texto.

Potencial de viés

Muitas vezes, o desempenho do machine learning depende dos dados fornecidos. Se um algoritmo de machine learning for alimentado com um conjunto de dados enviesado, ele vai fornecer resultados enviesados. 

Aquisição de dados

O machine learning pode precisar de muitos dados para ser útil. Como muitos casos de uso de machine learning são baseados em aprendizado supervisionado, adquirir e limpar dados estruturados para treinar os algoritmos é uma primeira etapa importante, o que pode ser difícil se os dados estiverem em vários locais isolados dentro de uma organização.

Conhecimentos técnicos necessários

Enquanto o machine learning, a inteligência artificial e os fornecedores de nuvem tentam facilitar ao máximo a configuração e a execução de algoritmos de machine learning, as organizações geralmente precisam de programadores e cientistas de dados para entender e utilizar os algoritmos de treinamento e os resultados deles.  

Uso intensivo de recursos

O machine learning pode ser demorado, exigindo muitos recursos de computação e horas dos funcionários para começar a processar dados e alcançar resultados.