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Equipe De Trabalho Programando De Acordo Com Os Tipos De Aprendizado De Máquina.

3 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 – em português, ciência de dados – e de inteligência artificial tem se tornado cada vez mais frequente. Dessa forma, conhecer os tipos de aprendizado de máquina pode te ajudar a contratar inovações que de fato atendam suas necessidades. 

Também conhecido como machine learning, esses tipos de aprendizado influenciam na maneira como a máquina aprende e lida com as atividades as quais elas são responsáveis. São eles quem definiram, por exemplo, se o software lidará com o conjunto de dados sozinho ou com intervenção humana. 

Portanto, 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 automatizar determinado processo e diminuir a atividade humana em cima dele, algumas opções devem ser evitadas. 

Para conhecer as três principais machine learning existentes, basta continuar a leitura deste artigo e sanar suas dúvidas!  

Clique para acessar a página do Predize!Aprendizado de máquina supervisionado 

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. 

Equipe em volta de várias telas de computador, trabalhando.
O aprendizado supervisionado aprende de acordo com a interferência humana.

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 Predizehub de SAC para marketplace, também conta com a tecnologia. 

No hub, 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, o hub também consegue responder, pois verifica a intenção por trás da mensagem enviada, graças ao aprendizado supervisionado. 

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. 

Aprendizado de máquina não supervisionado 

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. 

Tela do computador com software rodando.
O aprendizado não supervisionado descarta a necessidade de ação humana junto à máquina.

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. 

Aprendizado 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. 

Mulher analisando dados na tela do computador.
No aprendizado por reforço, a máquina aprende com seus erros.

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. 

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victor matheus

Entusiasta da língua, da linguagem e da literatura. Escreve desde os 8 anos de idade, anda sempre com um livro, é movido por arte e encontrou no marketing de conteúdo a oportunidade de aprendizado constante.

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