Introdução ao aprendizado de máquina para iniciantes: o que é, história, função e classificação

Introdução ao aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina está em alta demanda no mercado impulsionado pela tecnologia de hoje. É a última tendência que tomou o mundo de assalto e revolucionou o mundo da ciência da computação. Além disso, a grande quantidade de dados produzidos por aplicativos levou a um aumento significativo no poder computacional, resultando na popularidade e demanda por habilidades de aprendizado de máquina entre estudantes e candidatos.

O Machine Learning é usado em diferentes campos. Ele beneficiou indústrias e negócios aos trancos e barrancos, desde a automação de tarefas básicas até a oferta de informações valiosas. O aprendizado de máquina foi implementado em nossos dispositivos do dia-a-dia, como rastreadores de condicionamento físico, assistentes domésticos inteligentes, sistemas de saúde, carros automatizados e similares. Outros exemplos essenciais em que o aprendizado de máquina é implementado são: -

• Previsão : O aprendizado de máquina tem sido usado principalmente em sistemas de previsão úteis para comutar probabilidades de falhas antes de emitir um empréstimo.
• Reconhecimento de imagem : a detecção de rosto e de imagem é uma febre no momento, e o aprendizado de máquina tornou isso possível.
• Reconhecimento de fala : Semelhante ao reconhecimento de imagem é o reconhecimento de fala. Foi amplamente implementado em aprendizado de máquina.
• Diagnósticos médicos : O aprendizado de máquina foi implementado na tecnologia de saúde para detectar tecidos cancerosos.
• Indústria financeira e comércio : Machine Learning tem sido amplamente utilizado por empresas para verificações de crédito e para detectar fraudes.

O aprendizado de máquina ou ML é parte integrante da análise de dados. Ele é usado para criar algoritmos e modelos complexos que ajudaram pesquisadores, engenheiros, cientistas de dados e analistas a prever e fornecer informações confiáveis.

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História do aprendizado de máquina

'Machine Learning' foi um termo cunhado em 1959 por Arthur Samuel, um pioneiro e especialista em inteligência artificial e jogos de computador. Ele o definiu como o processo que permite que os computadores aprendam sem serem programados.

Na década de 1940, foi inventado o primeiro sistema computacional que podia ser operado manualmente, conhecido como ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). Foi o início da ideia de construir uma máquina que pudesse simular o aprendizado e o pensamento humanos.

Por causa das estatísticas, o aprendizado de máquina foi popularizado na década de 1990 e deu origem a abordagens probabilísticas em IA, que mudaram ainda mais para uma abordagem orientada a dados. Isso abriu o caminho para os cientistas pensarem, projetarem e construirem sistemas inteligentes com recursos de análise para aprender com grandes conjuntos de dados.

Classificação de aprendizado de máquina

As implementações de aprendizado de máquina podem ser separadas em três categorias diferentes com base no “sinal” ou “resposta” de aprendizado que está disponível para um sistema de aprendizado. São os seguintes:-

1. Aprendizado supervisionado

Quando um algoritmo usa dados de exemplo e respostas de destino correlacionadas que consistem em rótulos de string ou valores numéricos, como classes ou tags, e aprende a prever a resposta correta mais tarde quando recebem novos exemplos, isso é conhecido como aprendizado supervisionado. É uma abordagem semelhante à aprendizagem humana sob a supervisão de um professor, onde o aluno memoriza os bons exemplos fornecidos pelo professor. O aluno então faz as regras gerais desses exemplos-alvo.

2. Aprendizado não supervisionado

Aprendizado não supervisionado é quando um algoritmo aprende a partir de exemplos simples sem nenhuma resposta correlacionada, deixando a determinação dos padrões de dados apenas no algoritmo. Esse algoritmo geralmente reestrutura os dados em algo totalmente diferente, como novos recursos que representam uma classe ou uma coleção de valores não associados.

Eles são muito úteis para fornecer aos analistas de dados insights sobre o significado dos dados e oferecem dicas valiosas para melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados. É quase como os humanos aprenderem a determinar que certas coisas ou instâncias são da mesma categoria observando a semelhança entre dois objetos. Os sistemas de recomendação e anúncios que você encontra navegando na web são automação de marketing e são baseados nesse tipo de aprendizado automatizado não supervisionado.

3. Aprendizado por reforço

Quando um algoritmo é apresentado com exemplos que não possuem rótulos, ele pode ser classificado como um tipo de aprendizado não supervisionado. No entanto, quando um exemplo é acompanhado de feedback positivo ou negativo conforme a solução proposta pelo algoritmo, trata-se de aprendizado por reforço. Essa categoria de aprendizado está ligada às aplicações para as quais o algoritmo é requerido para tomar decisões e arcar com as consequências.

É semelhante ao método de tentativa e erro de aprendizado em humanos. Por meio do método de tentativa e erro, os algoritmos aprendem que cursos de ação específicos não têm tanta probabilidade de sucesso quanto outros. Um dos melhores exemplos para citar quando se trata de aprendizado por reforço é quando os computadores aprendem a jogar videogames de forma independente. O aplicativo dá ao algoritmo exemplos de certas instâncias ou situações, como ter o jogador preso em um labirinto e, ao mesmo tempo, evitar um inimigo.

4. Aprendizado semi-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado ocorre quando um sinal de treinamento inacabado é fornecido junto com algumas saídas de destino ausentes. Um dos casos excepcionais desse princípio é chamado de Transdução, onde todo o conjunto de instâncias do problema é determinado em tempo de aprendizado, exceto a parte em que faltam os alvos.

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Como funciona o aprendizado de máquina?

Abaixo estão as etapas para entender como o aprendizado de máquina funciona:

• Coleta de dados: Primeiro, os dados passados ​​em qualquer forma adequada para processamento são coletados. Quanto mais a qualidade dos dados aumenta, mais apropriado se torna para a modelagem.
• Processamento de dados: Na maioria dos casos, os dados são coletados em forma bruta e devem ser pré-processados. Pode haver vários valores ausentes para atributos numéricos, como o preço de uma casa que pode ser substituído pelo valor médio do atributo. No entanto, os valores ausentes para características categóricas podem ser substituídos pela característica que possui a moda mais alta. Isso depende do tipo de filtros que são usados.
• Divida os dados de entrada: Os dados de entrada devem ser divididos em conjuntos de treinamento, validação cruzada e teste. A proporção entre os conjuntos deve ser de 6:2:2
• Construindo modelos : Os modelos devem ser construídos com técnicas e algoritmos adequados no conjunto de treinamento.
• Testando o modelo conceitualizado: O modelo conceitualizado é testado com dados que não foram alimentados ao modelo durante o tempo de treinamento e a avaliação de seu desempenho com a ajuda de métricas como pontuação F1, recall e precisão.

Conclusão

As habilidades de aprendizado de máquina estão entre as principais habilidades atualmente em demanda no mercado de trabalho devido à crescente popularidade e ao avanço da IA, que é parte integrante de nossas vidas agora.

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