Tutorial de aprendizado de máquina: aprenda ML do zero

A implantação de soluções de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) continua avançando em vários processos de negócios , sendo a melhoria da experiência do cliente o principal caso de uso.

Hoje, o aprendizado de máquina tem uma ampla gama de aplicações, e a maioria delas são tecnologias que encontramos diariamente. Por exemplo, Netflix ou plataformas OTT semelhantes usam aprendizado de máquina para personalizar sugestões para cada usuário. Portanto, se um usuário assiste frequentemente a thrillers policiais ou pesquisa o mesmo, o sistema de recomendação baseado em ML da plataforma começará a sugerir mais filmes de um gênero semelhante. Da mesma forma, o Facebook e o Instagram personalizam o feed de um usuário com base nas postagens com as quais interagem com frequência.

Neste tutorial de aprendizado de máquina Python l , vamos mergulhar nos fundamentos do aprendizado de máquina. Também incluímos um breve tutorial de aprendizado profundo para apresentar o conceito aos iniciantes.

O que é Aprendizado de Máquina?

O termo "aprendizagem de máquina" foi cunhado em 1959 por Arthur Samuel, um pioneiro em jogos de computador e inteligência artificial.

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial. Baseia-se no conceito de que o software (programas) pode aprender com os dados, decifrar padrões e tomar decisões com o mínimo de interferência humana. Em outras palavras, ML é uma área da ciência computacional que permite que um usuário alimente uma enorme quantidade de dados a um algoritmo e faça com que o sistema analise e tome decisões baseadas em dados de entrada. Portanto, os algoritmos de ML não dependem de um modelo predeterminado e, em vez disso, “aprendem” diretamente as informações dos dados alimentados.

Fonte

Aqui está um exemplo simplificado –

Como escrevemos um programa que identifica flores com base na cor, forma de pétala ou outras propriedades? Embora a maneira mais óbvia seja criar regras de identificação hardcore, essa abordagem não tornará as regras ideais aplicáveis ​​em todos os casos. No entanto, o aprendizado de máquina adota uma estratégia mais prática e robusta e, ao invés de fazer regras pré-determinadas, treina o sistema alimentando-o com dados (imagens) de diferentes flores. Assim, da próxima vez que o sistema mostrar uma rosa e um girassol, ele poderá classificar os dois com base na experiência anterior.

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Tipos de aprendizado de máquina

A classificação de aprendizado de máquina é baseada em como um algoritmo aprende a se tornar mais preciso na previsão de resultados. Assim, existem três abordagens básicas para o aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

Aprendizado Supervisionado

No aprendizado de máquina supervisionado, os algoritmos são fornecidos com dados de treinamento rotulados. Além disso, o usuário define as variáveis ​​que deseja que o algoritmo avalie; as variáveis ​​de destino são as variáveis ​​que queremos prever e os recursos são as variáveis ​​que nos ajudam a prever o destino. Então, é mais como mostrar ao algoritmo a imagem de um peixe e dizer “é um peixe”, e então mostrar um sapo e apontar que é um sapo. Então, quando o algoritmo tiver sido treinado com dados suficientes de peixes e rãs, ele aprenderá a diferenciá-los.

Aprendizado não supervisionado

O aprendizado de máquina não supervisionado envolve algoritmos que aprendem com dados de treinamento não rotulados. Portanto, existem apenas os recursos (variáveis ​​de entrada) e nenhuma variável de destino. Problemas de aprendizado não supervisionado incluem agrupamento, onde variáveis ​​de entrada com as mesmas características são agrupadas e associadas para decifrar relacionamentos significativos dentro do conjunto de dados. Um exemplo de agrupamento é agrupar as pessoas em fumantes e não fumantes. Pelo contrário, descobrir que clientes que usam smartphones também comprarão capas de telefone é associação.

Aprendizado por Reforço

O aprendizado por reforço é uma técnica baseada em feeds em que os modelos de aprendizado de máquina aprendem a tomar uma série de decisões com base no feedback que recebem por suas ações. Para cada ação boa, a máquina recebe feedback positivo e, para cada ação ruim, recebe uma penalidade ou feedback negativo. Portanto, ao contrário do aprendizado de máquina supervisionado, um modelo reforçado aprende automaticamente usando feedback em vez de qualquer dado rotulado.

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Por que usar Python para Machine Learning?

Os projetos de aprendizado de máquina diferem dos projetos de software tradicionais, pois o primeiro envolve conjuntos de habilidades distintas, pilhas de tecnologia e pesquisa profunda. Portanto, implementar um projeto de aprendizado de máquina bem-sucedido requer uma linguagem de programação estável, flexível e que ofereça ferramentas robustas. O Python oferece tudo, então vemos principalmente projetos de aprendizado de máquina baseados em Python.

Independência da plataforma

A popularidade do Python se deve em grande parte ao fato de ser uma linguagem independente de plataforma e ser suportada pela maioria das plataformas, incluindo Windows, macOS e Linux. Assim, os desenvolvedores podem criar programas executáveis ​​autônomos em uma plataforma e distribuí-los para outros sistemas operacionais sem a necessidade de um interpretador Python. Portanto, o treinamento de modelos de aprendizado de máquina se torna mais gerenciável e mais barato.

Simplicidade e Flexibilidade

Por trás de cada modelo de aprendizado de máquina estão algoritmos e fluxos de trabalho complexos que podem ser intimidantes e esmagadores para os usuários. Mas, o código conciso e legível do Python permite que os desenvolvedores se concentrem no modelo de aprendizado de máquina em vez de se preocupar com os aspectos técnicos da linguagem. Além disso, o Python é fácil de aprender e pode lidar com tarefas complicadas de aprendizado de máquina, resultando na construção e teste rápidos de protótipos.

Uma ampla seleção de frameworks e bibliotecas

Python oferece uma extensa seleção de frameworks e bibliotecas que reduzem significativamente o tempo de desenvolvimento. Essas bibliotecas têm códigos pré-escritos que os desenvolvedores usam para realizar tarefas gerais de programação. O repertório de ferramentas de software do Python inclui Scikit-learn, TensorFlow e Keras para aprendizado de máquina, Pandas para análise de dados de uso geral, NumPy e SciPy para análise de dados e computação científica, Seaborn para visualização de dados e muito mais.

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Etapas para implementar um projeto de aprendizado de máquina Python

Se você é novo no aprendizado de máquina, a melhor maneira de chegar a um acordo com um projeto é listar as principais etapas que você precisa cobrir. Depois de ter as etapas, você pode usá-las como um modelo para conjuntos de dados subsequentes, preenchendo lacunas e modificando seu fluxo de trabalho à medida que avança para estágios avançados.

Aqui está uma visão geral de como implementar um projeto de aprendizado de máquina com Python:

1. Defina o problema.
2. Instale o Python e o SciPy.
3. Carregue o conjunto de dados.
4. Resuma o conjunto de dados.
5. Visualize o conjunto de dados.
6. Avaliar algoritmos.
7. Fazer previsões.
8. Apresentar resultados.

O que é uma Rede de Aprendizagem Profunda?

As redes de aprendizado profundo ou redes neurais profundas (DNNs) são um ramo do aprendizado de máquina baseado na imitação do cérebro humano. As DNNs compreendem unidades que combinam várias entradas para produzir uma única saída. Eles são análogos aos neurônios biológicos que recebem múltiplos sinais por meio de sinapses e enviam um único fluxo de um potencial de ação para baixo de seu neurônio.

Fonte

Em uma rede neural, a funcionalidade semelhante ao cérebro é alcançada por meio de camadas de nós que consistem em uma camada de entrada, uma ou várias camadas ocultas e uma camada de saída. Cada neurônio ou nó artificial tem um limiar e peso associados e se conecta a outro. Quando a saída de um nó está acima do valor limite definido, ele é ativado e envia dados para a próxima camada da rede.

As DNNs dependem dos dados de treinamento para aprender e ajustar sua precisão ao longo do tempo. Eles constituem ferramentas robustas de inteligência artificial, permitindo a classificação e clusterização de dados em altas velocidades. Dois dos domínios de aplicação mais comuns das redes neurais profundas são o reconhecimento de imagem e o reconhecimento de fala.

Caminho a seguir

Seja desbloqueando um smartphone com identificação facial, navegando em filmes ou pesquisando um tópico aleatório no Google, os consumidores modernos e digitais exigem recomendações menores e melhor personalização. Independentemente do setor ou domínio, a IA tem e continua a desempenhar um papel significativo na melhoria da experiência do usuário. Além disso, a simplicidade e a versatilidade do Python tornaram o desenvolvimento, a implantação e a manutenção de projetos de IA convenientes e eficientes em todas as plataformas.

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