O que é Machine Learning?
Machine Learning é a técnica de treinamento de computadores para encontrar padrões, fazer previsões e aprender com a experiência sem que seja necessário o uso de programação.
Machine Learning, IA e algorítmos
O machine learning (ML) ou aprendizado de máquina é uma subcategoria da inteligência artificial (IA) que usa algoritmos para identificar padrões e fazer previsões em um conjunto de dados. Esses dados podem ser números, textos ou até mesmo imagens. Em condições ideais, podemos usar o machine learning para nos ajudar a interpretar dados com mais rapidez e precisão do que conseguiríamos por conta própria.
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Como o ML funciona?
A inteligência artificial acontece quando conseguimos simular sinteticamente a inteligência humana em máquinas. No caso do machine learning, as máquinas são programadas para imitar funções cognitivas inerentes aos seres humanos, como a percepção, o aprendizado e a solução problemas.
Como fazer uma máquina pensar como um ser humano? Treinamos a máquina para que ela crie seu próprio modelo preditivo. Ela usa esse modelo para analisar os dados e, por fim, se tornar uma máquina "que aprende". Para iniciar esse procedimento, é necessário alimentar o computador com dados e escolher um modelo de machine learning para ensinar a máquina como processá-los.
O modelo de machine learning usa os dados para cumprir três funções:
- Descrever o que aconteceu.
- Prever o que acontecerá.
- Sugerir o que fazer (ação) na sequência
A escolha do modelo de machine learning para treinar a máquina deve ser feita conforme a complexidade da tarefa e dos resultados desejados. O machine learning (aprendizado de máquina) costuma ser classificado em três estilos:
Aprendizado supervisionado: os modelos são treinados por meio de conjuntos de dados rotulados. Esse tipo de modelo é usado em tarefas como reconhecimento de imagens.
Aprendizado não supervisionado: os modelos analisam dados não rotulados em busca de semelhanças, padrões e tendências. Esse tipo de modelo é usado em tarefas como segmentação de clientes, sistemas de recomendação e exploração de dados em geral.
Aprendizado por esforço: os modelos são treinados usando um processo de tentativa e erro em um sistema de recompensas pré-determinado. Esse estilo de aprendizado é usado em tarefas como treinar um computador para jogar um jogo no qual as ações levam à vitória ou à derrota.
Após o computador se familiarizar com a sua maneira de interpretar os dados (graças ao modelo de machine learning e ao treinamento de dados), ele se torna capaz de fazer previsões e executar tarefas usando dados novos. A precisão das previsões aumenta à medida que o computador aprende com fluxos contínuos de dados. Assim, ele se torna capaz de realizar tarefas mais rápido e com menos erros do que um ser humano.
Aplicações e uso para o Machine Learning
Podemos usar o machine learning e a inteligência artificial para melhorar a experiência de usuário, prever o comportamento de clientes, monitorar sistemas, detectar fraudes e até mesmo ajudar profissionais da saúde a identificar doenças graves. Muitos de nós se beneficiam e interagem com o aprendizado de máquina todos os dias. Alguns exemplos são:
- Algoritmos de recomendação no seu serviço de streaming favorito.
- Chatbots e atendimentos ao cliente automatizados.
- Anúncios direcionados aos seus gostos e interesses.
- Cotações automatizadas de instituições financeiras.
A inteligência artificial generativa, que capacita diversas ferramentas de IA, é possível graças ao Deep Learning, uma técnica de machine learning utilizada para analisar e interpretar abundantes de dados. Os Large Language Models (LLMs) são um subconjunto da inteligência artificial generativa. Eles representam uma aplicação essencial do machine learning (aprendizado de máquina) ao demonstrar a capacidade de compreender e gerar linguagem humana em uma escala sem precedentes.
O machine learning vem se tornando uma tecnologia obrigatória para muitas empresas e já existem casos de uso transformadores nos setores de saúde, serviços financeiros, telecomunicações, governamental e outros.
Como a Red Hat pode ajudar
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