Uma das bases de machine learning (aprendizado de máquina, na livre tradução) são os algoritmos. Eles são responsáveis por analisar os dados e “aprender”. As duas classes de algoritmos mais conhecidas são a supervisionada e a não supervisionada.
Nos algoritmos de aprendizado supervisionado, o algoritmo analisa dados já conhecidos. Ou seja, há uma relação entre a entrada de dados e a saída. Por exemplo, na contratação de um empréstimo bancário, os dados analisados serão do histórico de crédito do cliente. As informações que são utilizadas para treinar o sistema são os dados já rotulados como positivo ou negativo para a concessão de crédito.
Nos algoritmos não supervisionados, os dados não são rotulados, sendo assim, os efeitos das variáveis não são previstos. Os resultados, portanto, serão relacionados com os padrões encontrados nos dados. Por exemplo, na busca em um banco de artigos científicos, eles são agrupados de acordo com determinadas variáveis (número de páginas, frequência de palavras, entre outros). O filtro é aprimorado conforme o sistema encontra novos padrões entre os artigos selecionados.
Como funciona o machine learning
Em machine learning, a base de aprendizado são os métodos estatísticos e os mais conhecidos são regressão, classificação e clustering. O método regressão é utilizado em algoritmos de aprendizagem supervisionada, em que é feito um mapeamento das variáveis de entrada para determinar suas características e assim prever os resultados de saída. No mercado imobiliário, ele possibilita fazer uma relação entre preço de venda e tamanho da casa, por exemplo.
O método classificação também é usado em algoritmos de aprendizagem supervisionada e a resposta pode ter duas ou mais variáveis. No caso do preço de venda em relação ao tamanho da casa, pelo método de classificação, os resultados podem ser agrupados por casas de um determinado tamanho, que estejam abaixo de um preço específico de venda, e ainda um outro grupo das que estão acima desses, por exemplo. É possível, portanto, uma infinidade de opções.
O método clustering é utilizado em algoritmos de aprendizagem não supervisionada. Com base em um banco de dados em que não é possível perceber os efeitos das variáveis, esse método permite encontrar padrões e agrupar dados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis. Por exemplo, em uma segmentação de mercado, agrupar clientes de acordo com seu comportamento de consumo.
O princípio de tudo
O fluxo de machine learning começa com a construção de um banco de dados. Contudo, a qualidade dos dados influencia diretamente na qualidade do modelo de machine learning. Assim, quanto maior a quantidade de dados de qualidade, mais preciso será o modelo.
O segundo passo é a análise para encontrar padrões entre as variáveis. Nesse momento, a máquina será treinada para saber o que procurar, como procurar e onde procurar os resultados.
Utilizando o algoritmo e o método adequado aos objetivos, é possível obter boas previsões. Porém, nesse estágio do fluxo de aprendizagem, a máquina é capaz de aprender uma única vez. Por essa razão, diante de um dado novo, é preciso acrescentar algoritmos que irão atuar sobre os modelos já existentes quando forem inseridos dados adicionais.
A atuação dos algoritmos complementares reduz o tempo de treinamento da máquina, pois permite que, sempre que novos dados forem inseridos, não seja necessário analisar mais uma vez todo o banco para fazer as previsões. Os resultados também podem ser monitorados e ajustados para que a máquina aprenda e seja mais precisa em suas avaliações. Quando o processo é automatizado, temos uma máquina de aprendizagem. Vivendo e aprendendo com as máquinas.
Entendeu o que é e como funciona o machine learning? Continue acompanhando nossos posts sobre esse tema e entenda muito mais!
