Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é uma parte muito importante das nossas vidas. Ela está remodelando a sociedade, a cultura e a forma como trabalhamos.
O mundo a nossa volta está se transformando e temos uma interação cada vez maior entre os computadores e os seres humanos. Sistemas de detecção de spam, sistemas de recomendação, assistentes pessoais por voz, carros autônomos, reconhecimento facial em fotos de redes sociais, smartphones com reconhecimento facial e etc.
Não podemos ignorar esta revolução liderada pela aprendizagem de máquina. Segundo o Gartner, até 2020 todos os softwares corporativos serão dotados de Machine Learning.
Clique aqui e leia a matéria completa sobre a pesquisa da Gartner.
Mas o Machine Learning já está por toda parte. Já estamos utilizando seus recursos há um bom tempo. Ele está guiando nossas vidas hoje e nos levando para um futuro muito mais personalizado.
Dividi este artigo em 4 partes que irão te dar conhecimento sobre os principais assuntos relacionados ao aprendizado de máquinas.
- A Origem do Machine Learning
- O que é Machine Learning ou Aprendizado de Máquinas
- Como o Aprendizado de Máquinas Funciona
- As Categorias de Machine Learning
- Qual a diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial
1 – A Origem do Conceito Machine Learning
A ideia de máquinas ajudarem os humanos não é nova. Desde sempre nós queremos deixar de fazer tarefas repetitivas, manuais e temos a necessidade de executar algumas tarefas que são humanamente impossíveis de realizar. Com a invenção das máquinas no final do século XIX essa ideia passou a se tornar realidade.
Alguns exemplos de máquinas criadas para nos ajudar:
- Tratores e Escavadeiras
- Máquina de Lavar e Secadoras
- Locomotivas, Carros, Aviões e Barcos
- Calculadoras, Computadores e Celulares
- etc
Voltando a falar especificamente sobre o conceito de machine learning, imagine a seguinte situação:
Quando você assiste Netflix e a plataforma começa a recomendar filmes e séries que você tende a gostar, a Netflix está usando machine learning para a criar esta boa experiência. Você está recebendo boas recomendações porque a Netflix está personalizando seu conteúdo para você.
Mas este conceito de machine learning não é nada novo. Em 1952 Arthur Samuel um engenheiro americano escreveu um programa para um computador jogar damas com humanos. O computador analisava cada movimento do jogo e aprendia com os erros e acertos do adversário humano.
A cada partida jogada o computador conseguia prever com mais precisão quais seriam as melhores jogadas a serem feitas.
Em 1959 Arthur Samuel nomeou esta habilidade do computador aprender sozinho de machine learning.
2 – O que é Machine Learning ou Aprendizado de Máquina
Aprendizagem é o processo pelo qual as competências, habilidades, conhecimentos, comportamento ou valores são adquiridos ou modificados, como resultado de estudo, experiência, formação, raciocínio e observação.
Aprendizagem é uma das funções mentais mais importantes em humanos e animais e também pode ser aplicada a sistemas artificiais.
Estamos tentando reproduzir nas máquinas, o mesmo processo de aprendizagem dos seres humanos. Este processo se dá através de algoritmos de Machine Learning.
A Definição de Machine Learning
Segundo o próprio criador de termo Arthur Samuel a definição do conceito de aprendizado de máquina é:
O campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados
Machine Learning permite que computadores tomem decisões com a ajuda de algoritmos que podem aprender sozinhos com seus erros e fazer previsões sobre os dados analisados.
Vale sempre reforçar que este conceito é uma subárea da inteligência artificial e é base de várias invenções. Machine Learning pode ser usado em diversas áreas como esportes, saúde, finanças, bancos, marketing, vendas e etc.
Exemplos de Aplicações de Machine Learning
Os Carros Autônomos
Em Cingapura através de um aplicativo de celular você já pode chamar um táxi sem motorista. Em 2016 no estado do colorado nos EUA um caminhão sem motorista carregou 50 mil latinhas de cerveja em um percurso de 200 km.
Quando um veículo autônomo sai da fábrica ele é capaz e reconhecer as ruas e estradas por onde passa, as cores do semáforo e quais ações tomar diante de cada cor e eventuais coisas ou objetos que possam surgir na sua frente durante o percurso, como um animal ou uma criança correndo, por exemplo.
O IBM Watson
Em 2011 a IBM mostrou ao mundo o Watson. A própria IBM define sua criação da seguinte forma:
O homem e a máquina trabalhando juntos para criar conhecimento de dados e melhorar os atributos humanos.
O IBM Watson já ganhou prêmios na TV, desenhou roupas para desfiles de moda, criou algumas receitas culinárias e agora começou a trabalhar com medicina.
Em 2016 médicos japoneses pediram ajuda ao Watson para um caso em que eles não conseguiam encontrar o diagnóstico exato.
Então 10 minutos após enviar todos os exames do paciente o Watson cruzou os dados de centenas de milhares de artigos científicos e outros exames médicos e diagnosticou a doença como leucemia. A vida do paciente foi salva.
O vídeo gravado por Filipe Deschamps abaixo explica de forma detalhada o que é e como funciona o IBM Watson. Vale a pena conferir.
3 – Mas Afinal, Como o Aprendizado de Máquina Funciona?
Inteligência Artificial (IA) ainda soa como um termo futurista. Sim, pois foi popularizados pelos filmes e livros de ficção científica. Muitas vezes relacionados a um futuro muito distante de nós. Mas a IA está aqui, hoje, agora! IA é a responsável por alimentar o Machine Learning ou Aprendizado de Máquina.
Empresas como Amazon, Facebook, Netflix e Uber utilizam IA e Machine Learning em seus serviços.
Machine Learning possibilita que computadores aprendam a executar tarefas como nós seres humanos executamos.
Sim, exatamente como nós. Por exemplo:
Ninguém programa o sistema da Netflix para ele saber quais tipos de filmes e séries que você gosta. A Netflix analisa os seus hábitos e comportamentos dentro da plataforma e então os compara com os hábitos e comportamentos de pessoas com o mesmo perfil que você. É assim que a recomendação da plataforma funciona.
Machine Learning nos ajuda a automatizar tarefas que tomam muito nosso tempo. O Aprendizado de Máquina deixa nossa vida mais fácil.
Mas como ensinamos um computador?
No aprendizado de máquina, aprende-se com exemplos. Nós humanos treinamos as máquinas ou os computadores com exemplos de dados para que a máquina de forma progressiva comece a reconhecer padrões nos exemplos dados. Quanto mais treinar à máquina, quanto mais exemplos mostrar à ela, mais precisa ela ficará.
Isso nos leva a um ponto muito importante, o treinamento. O Treinamento é fundamental, é a essência do aprendizado de máquina.
O Treinamento
Se você tiver de decorar apenas uma palavra em relação a Machine Learning, a palavra chave é TREINAMENTO.
Muitos de nós passamos por diversos treinamentos durante a vida seja um curso técnico, uma faculdade, um curso de idiomas ou até a leitura de um livro, não importa. Na maioria dos treinamento existem uma ou algumas pessoas que nos ensinam. Temos que fazer testes ou provas onde erramos e acertamos questões. Só depois desse treinamento que dura um determinado período é que nos formamos e então nos tornamos especialistas em executar determinada tarefa.
Com a máquina é igual. A máquina também precisa passar pelo exato treinamento citado acima para que ela possa se tornar especialista em determinada função. As máquinas possuem diversas vantagens sobre nós. Podemos destacar que a curva de aprendizado da máquina é muito menor, a capacidade de analisar um volume de dados estruturados e não estruturados é infinitamente superior à nossa e etc.
Os Dados de Exemplo
Como sabemos, mais 80% de todos os dados da história da humanidade foram gerados nos últimos 2 anos. Esse número tente a aumentar, já que um carro autônomo gera 100 gigas de dados por s-e-g-u-n-d-o.
O Aprendizado de Máquina pode analisar uma quantidade massiva de dados que pode ser em formato de texto, vídeo, áudio e imagens. Quando temos um volume massivo de dados sendo gerado em uma velocidade muito alta chamamos isso de Big Data.
Se você ainda não sabe a diferença entre dados estruturados e não estruturados, clique aqui. Temos um artigo explicando.
4 – As Categorias de Machine Learning
Os problemas de machine learning podem ser divididos em 2 categorias:
Aprendizagem Supervisionada
É o termo usado sempre que a máquina é treinada a partir de um conjunto de dados pré-definido. Baseado no treinamento com estes dados pré-definidos, a máquina pode tomar decisões diante do recebimento de novos dados. A grosso modo aprendizagem supervisionada é quando nós ensinamento à máquina a aprender determinada tarefa.
Exemplo:
Podemos treinar uma máquina com os dados de diversos tweets de pessoas comentando sobre um produto ou serviço da sua empresa. Durante o treinamento iremos ensinar a máquina se o tweet expressa um sentimento positivo, negativo ou neutro. Então quando um novo tweet for analisado a máquina poderá fazer esta análise sentimental do texto sozinho.
Aprendizagem Não-Supervisionada
É o termo usado para definir quando uma máquina pode automaticamente encontrar padrões e relações em conjuntos de dados (não necessariamente pré-definido). A grosso modo aprendizagem não-supervisionada é quando a máquina aprende sozinha a executar uma tarefa diante de condições pré-determinadas.
Exemplo:
Se enviarmos à uma máquina diversos dados sobre o perfil dos clientes que compram os produtos ou serviços da sua empresa, quando um novo cliente aparecer será possível saber qual a probabilidade deste novo cliente comprar um produto ou contratar um serviço.
Um sistema que faz exatamente este tipo de análise é o Pcontrol. Clique aqui para acessar ao site, vale a pena conhecer.
5 – Qual a Diferença entre Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning?
IA é um conceito mais genérico para descrever a ciência por trás da inteligência dos computadores.
Inteligência essa que simula (ou tenta imitar) as capacidades humanas.
Muitas pessoas dizem que o Facebook, a Amazon e a própria Netflix usam IA. Mas na verdade estas empresas utilizam o Aprendizado de Máquina em seus serviços.
Vamos analisar algumas aplicações de aprendizado de máquina:
Como você acha que a Amazon, Apple, Facebook, Starbucks, Walmart, Instagram, McDonalds, Microsoft e outras centenas de empresas estão usando o aprendizado de máquina para inovar e alavancar seus negócios?
O Facebook através do Facebook Ads utiliza Machine Learning aprimorar a experiência do marketing com todos nós. O Facebook nos mostra os anúncios relacionados a assunto que nós gostamos em nossa timeline. O Facebook também usa o aprendizado de máquina no reconhecimento facial marcando as pessoas nas fotos dentro da sua plataforma.
Recomendações de conteúdo como do Netflix também são usado pela Amazon, que por sinal ainda é a referência no assunto. Elas nos ajudam a encontrar e conhecer novos produtos que gostamos e filmes que iremos gostar assistir.
O Instagram analisa o uso dos emojis. Automaticamente o sistema sugere hashtags e outros emojis baseados em posts semelhantes ao seu que tiveram boa performance. Isso faz com que seu post ou foto vá para o topo.
A Apple desenvolvou a Siri. A assistente pessoal que funciona através do comando de voz. Ela entende o que falamos e executa as tarefas solicitadas. Já é possível pedir que a Siri encontre um determinando local, agende uma tarefa na agenda e e até faça alguns tipos de compras online. Tudo via comando de voz.
Se ainda está com dúvidas do que é ou como funciona o aprendizado de máquina ou machine learning, assista o vídeo abaixo gravado por Marcelo Tas.
Conclusão
Agora você já sabe o que é e onde a Machine Learning está. Quando você acessar a Netflix na próxima vez você já sabe que a recomendação é feita através dessa incrível tecnologia.
Você e eu estamos interagindo e estamos conectados ao Machine Learning o tempo todo, todos os dias.
Ela está literalmente modelando e remodelando nossas vidas a todo instante. É um caminho sem volta.