Diferentes tipos de aprendizado de máquina dos quais você deve estar ciente

Introdução

Machine Learning (ML) é uma das habilidades mais populares para programadores. De acordo com um relatório publicado pela Indeed em 2019, a engenharia de aprendizado de máquina foi o trabalho de IA mais procurado nos EUA. Alguns setores que usam amplamente a tecnologia de aprendizado de máquina são finanças, bancos, saúde, investimentos, marketing, manufatura, segurança cibernética e transporte. Este blog ajudará você a entender o conceito de aprendizado de máquina e seus diferentes tipos.

O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina é uma tecnologia moderna que usa dados para prever resultados precisos e aprimorar o desempenho de um dispositivo. Em palavras simples, a tecnologia de aprendizado de máquina permite que os computadores usem dados históricos e prevejam resultados em situações semelhantes sem serem explicitamente programados. A tecnologia funciona de forma semelhante ao cérebro humano. O algoritmo observa os dados fornecidos, analisa-os e registra padrões de dados. O algoritmo prevê resultados com base em padrões anteriores quando um novo conjunto de dados é fornecido. O conceito é denominado aprendizado de máquina porque a máquina aprende com as informações e fornece resultados.

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Diferentes tipos de aprendizado de máquina

Existem 14 tipos diferentes de técnicas de aprendizado de máquina com base no tipo de dados de treinamento fornecidos ao dispositivo e como os dados são utilizados pelo algoritmo. Vamos discutir os diferentes tipos de aprendizado de máquina.

1. Aprendizagem Supervisionada

O aprendizado supervisionado é o tipo mais popular de aprendizado de máquina que usa dados rotulados para classificação. Usamos um conjunto de dados de treinamento com diferentes entradas e saídas para ensinar o algoritmo em aprendizado supervisionado. O algoritmo então prevê resultados favoráveis ​​com base nos dados de entrada e saída já fornecidos.

Usamos dados para três propósitos no aprendizado supervisionado; treinamento, validação e teste. Primeiro, reunimos dados rotulados para treinar o algoritmo ML. Durante a segunda etapa, usamos diferentes conjuntos de dados para validar o desempenho correto do algoritmo. Por fim, o algoritmo é testado no mundo real.

2. Aprendizado não supervisionado

Ao contrário do aprendizado supervisionado, usamos dados não marcados ou não rotulados no aprendizado não supervisionado. Nesse tipo de algoritmo de aprendizado de máquina, não precisamos supervisionar o algoritmo fornecendo conjuntos de dados de entrada e saída. O próprio algoritmo descobre padrões ocultos nos conjuntos de dados.

Existem quatro tipos de técnicas de aprendizado não supervisionado; agrupamento, detecção de anomalias, mineração de associação e modelos de variáveis ​​latentes. No agrupamento, o algoritmo divide os conjuntos de dados em diferentes grupos com base em algumas propriedades semelhantes. Usamos a detecção de anomalias para encontrar atividades incomuns no conjunto de dados. A técnica de mineração de associação agrupa itens de dados que ocorrem com frequência.

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3. Aprendizagem semi-supervisionada

O aprendizado semissupervisionado é uma mistura de técnicas de aprendizado de máquina supervisionadas e não supervisionadas. Usamos dados rotulados e não rotulados para treinar o algoritmo. Dados rotulados são usados ​​em pequenas quantidades e dados não rotulados são usados ​​em grandes quantidades. A técnica de aprendizado semi-supervisionado é usada para executar tarefas intensivas que são difíceis de realizar apenas pelo aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Primeiro, usamos o algoritmo de aprendizado não supervisionado para agrupar dados semelhantes. Em seguida, os dados não rotulados são classificados com a ajuda dos dados rotulados existentes.

Algumas aplicações práticas do aprendizado semi-supervisionado incluem classificação de conteúdo disponível na Internet, reconhecimento de fala e classificação de DNA.

4. Aprendizagem por Reforço

O aprendizado por reforço usa o conceito de recompensas e punições. O algoritmo associa eventos favoráveis ​​ou agradáveis ​​como recompensas e interpreta eventos desagradáveis ​​como punição. O conceito de recompensa e punição fortalece o algoritmo e aprende a usar o melhor comportamento possível ao longo do tempo. Quando inserimos informações, o algoritmo toma as medidas adequadas para maximizar a recompensa.

5. Aprendizagem auto-supervisionada

É um subconjunto do aprendizado não supervisionado. Como o nome sugere, o aprendizado autossupervisionado é um tipo de aprendizado de máquina no qual o algoritmo busca informações de dados não rotulados por conta própria e fornece resultados. Como é difícil obter dados rotulados, os programadores geralmente usam dados não rotulados e prontamente disponíveis. No aprendizado autossupervisionado, os dados fornecem supervisão ao algoritmo. A máquina obtém rótulos dos próprios dados e prevê entradas. O aprendizado autossupervisionado é uma das técnicas de aprendizado de máquina com maior eficiência de dados.

6. Aprendizado em várias instâncias

É um tipo de técnica de aprendizado supervisionado com uma pequena variação. A técnica de aprendizado de várias instâncias usa dados fracamente rotulados. Isso significa que os dados têm tags incompletas e apenas as instâncias em um pacote recebem rótulos. O algoritmo usa um conceito binário. Ele rotula a bolsa como positiva se houver uma instância positiva e como negativa se pelo menos uma instância for negativa.

O tipo de aprendizado de máquina de várias instâncias é usado principalmente em patologias, pois pode determinar rapidamente células malignas na amostra. O algoritmo considera instâncias negativas de células malignas.

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7. Aprendizagem on-line

No aprendizado online, o algoritmo usa os dados disponíveis para atualizar o modelo assim que uma observação é feita. A técnica de aprendizagem online é utilizada quando várias observações estão presentes em um curto espaço de tempo.

8. Aprendizagem ativa

O aprendizado ativo é um tipo de aprendizado de máquina supervisionado que usa um pequeno conjunto de dados com apenas pontos de dados relevantes. Priorizamos os dados nesse tipo de aprendizado de máquina. Primeiro, precisamos rotular uma pequena amostra de dados manualmente. O próximo passo é treinar o algoritmo de acordo com os dados rotulados. Depois que o modelo é treinado, podemos usá-lo para determinar a classe de pontos de dados não rotulados.

9. Aprendizagem em conjunto

Ensemble significa combinar coisas e vê-las juntas como um todo. Portanto, o ensemble learning é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo combina as previsões de diferentes modelos para obter melhores resultados. Existem três modelos diferentes de aprendizagem em conjunto:

• Bagging- Envolve a adição de diferentes previsões à árvore de amostra e a obtenção de uma média de todas as previsões. Ele usa amostras do mesmo conjunto de dados.
• Empilhamento- No empilhamento, usamos diferentes modelos do mesmo conjunto de dados. No entanto, também usamos outro modelo para determinar como as previsões podem ser combinadas.
• Boosting- Nesta técnica, organizamos as previsões em uma sequência e calculamos a média ponderada de todas as previsões.

9. Transferir Aprendizagem

Na técnica de aprendizado por transferência, transferimos os elementos de um modelo pré-treinado para o novo modelo. Essa técnica é usada quando dois modelos são criados para executar tarefas semelhantes. O aprendizado de transferência é um dos tipos de aprendizado de máquina mais eficientes em termos de custo e tempo .

10. Aprendizagem multitarefa

O aprendizado multitarefa é um tipo de aprendizado de máquina no qual a máquina aprende várias tarefas simultaneamente. Em vez de usar vários modelos para realizar tarefas diferentes, podemos treinar um modelo para realizar várias tarefas ao mesmo tempo.

11. Aprendizagem Indutiva

Criamos uma regra generalizada na forma de SE-ENTÃO para o conjunto de dados no aprendizado indutivo. Essa técnica funciona no formato de 'Se um evento ocorrer, então isso acontece'. O aprendizado indutivo é usado para derivar uma função dos dados fornecidos. Algumas aplicações práticas da aprendizagem indutiva incluem:

• Aprovação de crédito (Se um cliente tiver um imóvel A, então B é se o crédito será aprovado ou não).
• Diagnóstico da doença (se um paciente tem sintomas A, então o paciente tem doença B).

12. Aprendizagem Transdutiva

A transdução é o processo de converter um elemento de uma forma para outra. No aprendizado transdutivo, não precisamos modelar os dados de treinamento. O algoritmo usa dados diretamente para prever informações derivando valores de uma função desconhecida do conjunto de dados fornecido.

13. Aprendizagem Dedutiva

O aprendizado dedutivo é uma técnica de aprendizado de máquina usada para analisar dados e produzir inferências a partir deles. No aprendizado dedutivo, treinamos os algoritmos para usar o conhecimento comprovadamente correto. Isso ajuda os programadores a perceber que uma informação específica está correta e foi derivada anteriormente.

Conclusão

Muitas empresas estão usando ML para aumentar a satisfação do cliente e aumentar a retenção de clientes criando chatbots personalizados. A tecnologia também ajuda a otimizar os processos da cadeia de suprimentos e automatizar os processos de financiamento nas organizações. As principais empresas dos EUA, como Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest e outras organizações, estão usando aprendizado de máquina para automatizar processos de trabalho e executar tarefas complexas em um período de tempo mínimo. É por isso que os engenheiros de aprendizado de máquina são muito procurados nos EUA.

O ML se tornou uma das opções de carreira mais lucrativas atualmente devido a melhores salários e oportunidades de crescimento. Você pode buscar um Mestrado em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da upGrad para obter conhecimento avançado de aprendizado de máquina e adquirir habilidades relevantes.