4 tipos de aprendizado de máquina que você precisa conhecer!

Com a tecnologia se fazendo cada vez mais presente nos negócios, a utilização de data science e de inteligência artificial tem se tornado mais frequente. Assim, conhecer os tipos de aprendizado de máquina pode te ajudar a contratar inovações que de fato atendam suas necessidades.  

Afinal, é certo que softwares e ferramentas de inteligência artificial são criados por pessoas, para que operem de maneira humanizada e natural. É neste momento que determinar como a máquina irá operar é importante, pois, a partir disso, o funcionamento da tecnologia será definido.  

Para tirar suas dúvidas sobre o assunto, este texto apresenta o que é aprendizado de máquina, quais são os principais tipos e métodos, além de dicas de livros e cursos para se aprofundar . Continue a leitura e confira! 

O que significa aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina ou machine learning é um recurso que influencia na maneira como a máquina aprende e lida com as atividades pelas quais é responsável. Ele define, por exemplo, se o software lidará com o conjunto de dados sozinho ou com intervenção humana. 

O machine learning leva em consideração dados da própria ferramenta, de forma que consegue reconhecer padrões, gerar respostas e funcionar sem tanta participação humana. 

É válido destacar que o aprendizado de máquina é parte integral do funcionamento de uma inteligência artificial, de maneira que define como a IA irá atuar de acordo com o tipo de machine learning aplicado no desenvolvimento da tecnologia. 

Compreender quais os tipos de aprendizado de máquina é uma forma de ter certeza que o software contratado para sua empresa atenderá sua demanda. Caso você precise, por exemplo, automatizar determinado processo e diminuir a atividade humana em cima dele, algumas opções devem ser evitadas. 

Quais os tipos de aprendizado de máquina?

Existem quatro tipos de aprendizado de máquina utilizados com mais frequência na hora de desenvolver uma tecnologia. Conhecê-los ajuda a compreender melhor sobre o funcionamento de diversos softwares disponíveis no mercado. Confira cada um deles!  

1. Aprendizado de máquina supervisionado 

O aprendizado supervisionado em machine learning é aquele no qual há interferência humana. Basicamente, uma pessoa fornece um banco de dados e ensina a máquina a encontrar a resposta desejada de acordo com a necessidade.  

Dessa forma, a máquina aprende a tomar decisões com base em informações pré-estabelecidas por alguém. Por isso, podemos dizer que o aprendizado supervisionado é capaz de rotular dados de acordo com os exemplos estabelecidos em seu sistema. 

Em casos de problemas, é preciso fornecer mais informações para a máquina, a fim de que ela entenda quais as decisões corretas e quais as errôneas.  

Um bom exemplo de uso do aprendizado supervisionado são sistemas de logística, que controlam pagamentos e envio de produtos. Além disso, o Predize, plataforma de atendimento em marketplaces, também conta com a tecnologia. 

Na plataforma, o software aprende, com suporte humano, as principais respostas possíveis de acordo com a mensagem recebida. No caso, dúvidas como “o fone de ouvido é original?" podem ser respondidas automaticamente pelo Predize.  

Além disso, nos casos de variações para as perguntas dos clientes, a plataforma para marketplace também consegue responder, pois verifica a intenção por trás da mensagem enviada, graças ao aprendizado supervisionado.  

Dessa forma, o atendimento em marketplace consegue ser otimizado, garantindo mais respostas e menos chamados dos clientes pendentes de resolução. Além disso, o time consegue focar em ações mais estratégicas! 

Em casos de problemas no software de aprendizado supervisionado, as técnicas mais utilizadas para o desenvolvimento de soluções são: regressão linear, regressão logística, redes neurais artificiais, máquina de suporte vetorial (máquina kernel), árvores de decisão, k-vizinhos mais próximos e Bayes ingênuo.  

2. Aprendizado de máquina não supervisionado 

A aprendizagem não supervisionada é aquela na qual não acontece interferência humana, ou seja, a máquina cria suas próprias regras de funcionamento com base na identificação de padrões, que também é feita pelo software.  

A análise dos dados acontece, portanto, automaticamente. Dessa forma, o aprendizado não supervisionado dá mais independência à máquina, mas não trabalha com feedbacks e com exemplos. 

Esse tipo de aprendizado é interessante para levantamento de dados bastante numerosos, de forma que segmenta as informações em pontos mais relevantes e nem sempre tão precisos, visto que não segue regras ordenadas.  

Como exemplo, podemos citar as indicações de conexão do LinkedIn e sistemas de recomendação de músicas e de filmes. 

Na hora de resolver problemas de softwares feitos com aprendizado não supervisionado, podemos usar redes neurais artificiais, expectativa e minimização, clusterização k-médias, máquina de suporte vetorial (máquina kernel), clusterização hierárquica, análise de componentes principais, entre outros. 

3. Aprendizado de máquina semi-supervisionado

O aprendizado semi supervisionado tem a inserção de apenas uma parcela de dados ou de rótulos, de forma que há ação humana combinada com o funcionamento autônomo da tecnologia. 

Assim, garantimos que existirão rótulos específicos, que direcionam o funcionamento da tecnologia, ao mesmo tempo que os demais dados não deixarão de ser processados devido a não configuração de determinado rótulo. 

O aprendizado de máquina semi supervisionado geralmente é utilizado quando a coleta de informações não precisa ser tão minuciosa. Além disso, questões financeiras (como custo para preparação do software) geralmente tornam está a melhor opção. 

4. Aprendizado de máquina por reforço 

Por fim, existe o aprendizado reforçado, no qual a máquina opera pautada em experiência. Nesse processo, ela lida com o erro e, depois, procura a abordagem correta para corrigi-lo e não o cometer novamente.  

O processo de aprendizado por reforço não acontece apenas uma vez. Na verdade, a máquina pode tentar diferentes soluções até encontrar a mais adequada para o problema que está lidando.

Carros automáticos, softwares que traçam relatórios do mercado financeiro, projeções sobre determinado cenário e a ferramenta de indicação de vídeos do YouTube são alguns exemplos de aprendizagem reforçada.  

Qual o melhor tipo de machine learning? 

Defender que existe um aprendizado de máquina melhor que outro é bastante equivocado. Na verdade, existem diferentes necessidades, e os softwares irão aprender de acordo com seu problema, com sua solução e com o que você precisa.  

Logo, identificar sua dor é o primeiro passo para identificar qual tipo de programa você precisará e qual aprendizado de máquina será utilizado no desenvolvimento.  

É importante frisar que até softwares de aprendizado não supervisionado não fazem o que querem. Na realidade, toda máquina faz aquilo que você manda. Por isso, levantar sua necessidade e contar com especialistas para atender suas dores é fundamental na hora de solucioná-las. 

Quais os métodos de aprendizado de máquina?

Métodos de aprendizado de máquina é apenas um outro nome utilizado para se referir aos tipos de machine learning existentes. Como citado acima, quatro deles são: 

• Aprendizado supervisionado 
• Aprendizado não supervisionado 
• Aprendizado semi-supervisionado 
• Aprendizado por reforço 

Além disso, existem outros que podemos citar, como: 

• Aprendizado auto-supervisionado 
• Aprendizado por várias instâncias 
• Aprendizado indutivo 
• Aprendizado transdutivo 
• Aprendizado multitarefa 

• Aprendizado ativo 
• Aprendizado online 
• Transferência de aprendizado 
• Aprendizado em conjunto 

Cada qual possui sua própria maneira de atuação, de forma que são úteis para diferentes necessidades, tanto na hora de contratar uma ferramenta, como um hub para marketplace, quanto no momento de desenvolver uma tecnologia. 

Como fazer aprendizado de máquina: 5 dicas! 

É visível que os ramos de conhecimento sobre machine learning são vastos. Por isso, é importante definir um foco com base no que você precisa solucionar para se especializar na área aos poucos. 

Para te ajudar nesse processo, separamos 5 conteúdos, entre livros e cursos, que se aprofundarão em aprendizado de máquina. Confira! 

1. Livro Introduction to Machine Learning with Python: a guide for data scientists

Um dos livros mais clássicos quando o assunto é aprendizado de máquina, este título é considerado básico para quem quer se aprofundar no assunto. 

Ele traz conceitos, vantagens e desvantagens da machine learning, métodos avançados de rotulação, dicas para trabalhar com dados e para apresentá-los e sugestões para melhorar o trabalho com aprendizado de máquina. 

Se você está começando os estudos na área, vale a pena se organizar para realizar a leitura!

2. Livro Building machine learning systems with Python

Este é um livro sobre aprendizado de máquina intermediário, pois requer conhecimentos de Python e de alguns conceitos técnicos para aplicar o que ele ensina. 

Traz bastantes exemplos e casos reais para mostrar a aplicação da teoria, o que é ótimo para quem deseja aprofundar os conhecimentos! 

3. Livro Python Machine Learning

Outro título mais intermediário, Python Machine Learning é um best-seller sobre aprendizado de máquina que traz aplicações do tema em diferentes frameworks. 

Além disso, traz dicas de bibliotecas de Python úteis para trabalhar com machine learning e deep learning. Por fim, apresenta dicas para melhorar e otimizar o dia a dia de desenvolvimento. 

Por trabalhar temas mais aprofundados no assunto, é um livro interessante para quem já vem estudando há um tempo! 

4. Curso Introdução ao aprendizado de máquina 

Criado pela Udemy, este curso parte do básico sobre machine learning para quem está começando a estudar o tópico. Explica conceitos básicos e foca, principalmente, em aprendizado supervisionado e não supervisionado. 

Também trata sobre deep learning, regressão linear, classificação e regressão logística, redes neurais, árvores de decisão e florestas aleatórias. 

São oito horas de aulas, com materiais extras para download. Após a compra, o conteúdo não expira, de forma que você pode rever as aulas sempre que necessário. Além disso, possui certificado de conclusão. 

5. Formação Machine Learning

Desenvolvida pela Alura, esta formação parte do básico e vai até o avançado quando o assunto é machine learning.  

São 76 horas de conteúdo, que explica o que é aprendizado de máquina, apresenta os princípios de classificação e clusterização, além de trazer técnicas de validação e otimização. 

Ao final do curso, a Alura entrega o certificado de conclusão. Por ser um curso mais técnico, é interessante ter um conhecimento intermediário sobre o tema. 

Predize: plataforma de SAC para marketplace com aprendizado de máquina

Já pensou em otimizar o atendimento em marketplace usando uma tecnologia com aprendizado de máquina? Com o Predize, isso é possível! 

A plataforma usa aprendizado supervisionado, por isso é customizada de acordo com sua realidade, por meio de inserção de dados que automatizam respostas. 

Além disso, com a MIA, inteligência artificial do hub de SAC para marketplace, é possível deixar as respostas do pré-venda automatizadas, de forma que o time possa focar no pós e otimizar a operação. 

Quer saber mais? Clique na imagem abaixo e conheça o Predize, a plataforma para atendimento e SAC em marketplace que usa aprendizado de máquina para automatizar respostas e otimizar sua rotina! 

Confira também: mensagens para clientes