Introdução ao Machine Learning
Machine learning é uma área da inteligência artificial que se preocupa com o desenvolvimento de técnicas que permitem que os computadores aprendam e melhorem seu desempenho em tarefas específicas, sem que sejam explicitamente programados para isso.
As principais vantagens do machine learning sobre os métodos tradicionais de programação são a sua flexibilidade e a possibilidade de se adaptar a novos dados. Além disso, estes algoritmos podem trabalhar com dados não-estruturados, como texto e imagens, que são difíceis de processar usando técnicas de programação tradicionais. Estes algoritmos, entretanto, são geralmente complexos e requerem muitos dados para serem eficazes.
Apesar desses desafios, o machine learning tem se mostrado promissor e continua evoluindo rapidamente. Com o aumento da capacidade computacional e o crescente volume de dados disponíveis, é provável que o machine learning tenha um impacto cada vez maior em várias áreas da tecnologia nos próximos anos.
Principais categorias
A área de machine learning pode ser dividida em três grandes categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado e aprendizado por reforço.
O aprendizado supervisionado é o tipo mais comum. Nesse tipo de aprendizado, os dados são rotulados com as respostas corretas, como, por exemplo, se um e-mail é “spam” ou “não spam”, e algoritmos de treinamento são usados para tentar inferir rótulos a novos dados, com base no padrão dos dados já rotulados.
No aprendizado não-supervisionado, os dados não são rotulados. Em vez disso, os algoritmos são usados para tentar extrair padrões sobre os dados. Esse tipo de aprendizado é útil para tarefas como clusterização e detecção de anomalias.
O aprendizado por reforço é um tipo especial de machine learning em que os algoritmos de aprendizagem são usados para tomar decisões em um ambiente dinâmico. A ideia é que os algoritmos aprendam através da experiência, melhorando suas decisões a cada passo. Esse tipo de aprendizado é muito útil para problemas de otimização e tomada de decisão.
Aplicações
Técnicas de machine learning estão sendo aplicado de forma mais ampla e inovadora, com novas soluções sendo desenvolvidas a todo momento.
Nas áreas de contabilidade e finanças, por exemplo, os algoritmos de machine learning têm sido aplicados com sucesso em uma variedade de tarefas, como a prevenção de fraude, a análise de risco e a detecção de anomalias. Também estão sendo desenvolvidos algoritmos para ajudar na tomada de decisões de investimento e no gerenciamento de portfólios.
Na prevenção de fraudes, os algoritmos são treinados com base em dados históricos de transações fraudulentas e não fraudulentas. Isso permite que os eles aprendam a reconhecer padrões de comportamento que podem indicar a tentativa de fraude. Em alguns casos, os algoritmos conseguem detectar fraudes com mais precisão do que os seres humanos e, principalmente, com mais rapidez.
Na análise de risco, os algoritmos têm sido usados com sucesso para estimar o risco de crédito e para prever a inadimplência. Também estão sendo desenvolvidos algoritmos para ajudar na análise de risco de investimentos.
Na detecção de anomalias, os algoritmos são treinados com base em dados de séries temporais que contêm informações sobre o comportamento normal de um determinado processo ou histórico de números. Uma vez treinados, os algoritmos podem detectar anomalias em novos dados, o que é útil para a prevenção de erros e acidentes.
