Machine Learning é uma disciplina científica que vem ganhando importância no mundo tecnológico. É um sub-ramo da Inteligência Artificial, e faz parte de muitos processos com os quais temos contato todos os dias, mas não o conhecemos.

A seguir, vamos nos aprofundar no conceito de aprendizado de máquina e conhecer os tipos que existem.

O que é aprendizado de máquina?

Também conhecido como aprendizado de máquina, o aprendizado de máquina é um ramo científico da IA. Isso dá a possibilidade de as máquinas adquirirem conhecimento e melhorarem na realização de tarefas e análise de dados, para as quais foram criadas sem receber uma programação específica.

Hoje, os modelos de aprendizado de máquina são um recurso tecnológico implementado em ferramentas que utilizamos no nosso dia a dia. Por exemplo, filtros anti-spam para e-mails ou software de reconhecimento de voz.

O aprendizado de máquina apresenta uma forma muito interessante de desenvolver o aprendizado, baseado em informações extraídas de dados analisados ​​por computadores. Estes imitam o comportamento humano.

Levando em consideração os dados e seu comportamento, podem ser criados modelos preditivos de eventos para tomada de decisão com alto nível de eficiência. Dentro do aprendizado de máquina existem diferentes tipos. Nós os tratamos abaixo:

Tipos de aprendizado de máquina

Aprendizado Supervisionado

Esse tipo de aprendizado refere-se a um modelo específico de Machine Learning, no qual o processo de desenvolvimento do conhecimento é realizado com um conjunto de dados rotulados nos quais seus resultados são conhecidos antecipadamente.

O Aprendizado Supervisionado aprende com os resultados e integra ajustes nos parâmetros internos, para se adaptar aos novos dados que são inseridos no sistema. A partir do aprendizado gerado por esses modelos supervisionados, são desenvolvidas previsões do comportamento de novos dados que ainda não foram processados.

Esse tipo de aprendizado é integrado, por exemplo, em aplicativos como filtros detectores de spam em e-mails, em aplicativos de reconhecimento de voz ou escrita, etc.

 Aprendizado não supervisionado

Outro tipo de aprendizado de máquina é o aprendizado não supervisionado. Nele, são incorporados conjuntos de dados não rotulados, diferentemente do aprendizado supervisionado. Portanto, a estrutura desses conjuntos de dados não é conhecida anteriormente.

Nesse tipo de aprendizado, busca-se informações essenciais sem conhecer previamente a referência das variáveis ​​de saída, investigando a estrutura dos dados que não estão rotulados.

Dentro deste tipo de aprendizagem existem duas categorias específicas:

• Agrupamento. Trata-se de uma técnica de análise de dados em que as informações são estruturadas por grupos, sem que se conheça previamente a estrutura que as compõe.

O objetivo desta técnica exploratória é obter grupos de dados com características semelhantes. Esse tipo de análise é muito utilizado em estratégias de marketing, pois facilita a construção de segmentos ou nichos de mercado.

• Redução dimensional. É usado com dados mais complexos que exigem mais poder de processamento. A redução dimensional funciona identificando correlações entre os recursos que os conjuntos de dados possuem.

Isso minimiza redundâncias de informações e reduz o tempo de análise, obtendo com mais eficiência as informações consideradas mais importantes.

Aprendizado Reforçado

O último dos tipos de aprendizado de máquina é o aprendizado por reforço. Esse tipo de aprendizado visa construir modelos que aumentem o desempenho com base no resultado obtido para cada interação que ocorre.

Esse modelo é amplamente reconhecido por ser aplicado no programa Alpha Zero, pela desenvolvedora de tecnologia Deep Mind. A programação desse modelo permitiu que o agente de Machine Learning conhecesse todas as combinações e movimentos possíveis em um tabuleiro de xadrez e vencesse após apenas 4 horas de aprendizado de um mecanismo de xadrez computadorizado.