Fundamentos básicos da aprendizagem de máquina
Neste artigo, exploramos os fundamentos básicos da aprendizagem de máquina.
Publicado em 8 de agosto de 2023
Glossário
Primeiros passos na aprendizagem de máquina
Entendendo a aprendizagem de máquina
A aprendizagem de máquina é uma subárea da inteligência artificial que se baseia em dados e estatísticas para ensinar aos algoritmos como realizar determinadas tarefas. Ela busca identificar padrões nos dados e criar modelos preditivos ou de classificação para tomar decisões ou fazer previsões com base nesses padrões.
Conhecendo os principais tipos de aprendizagem de máquina
Aprendizagem supervisionada
Nesse tipo de aprendizagem, os algoritmos são treinados com dados rotulados, ou seja, dados que possuem uma resposta conhecida. O algoritmo aprende a partir desses exemplos e é capaz de fazer previsões ou classificações quando é apresentado a novos dados.
Aprendizagem não supervisionada
Ao contrário da aprendizagem supervisionada, nesse tipo de aprendizagem o algoritmo não recebe dados rotulados. Em vez disso, ele busca encontrar padrões e estruturas nos dados por conta própria, agrupando-os ou reduzindo a dimensionalidade, por exemplo.
Aprendizagem por reforço
Nesse tipo de aprendizagem, o algoritmo aprende a partir das interações com um ambiente. Ele recebe feedback em forma de recompensas ou penalidades e vai ajustando suas ações para maximizar a recompensa. Esse tipo de aprendizagem é muito utilizado em jogos e robótica.
Linguagens de programação e bibliotecas
Para entrar no campo da aprendizagem de máquina, é importante ter conhecimentos de programação. Existem diversas linguagens de programação e bibliotecas que são amplamente utilizadas nesse campo. Algumas das mais populares são:
Python
É uma linguagem de programação versátil e amplamente adotada na comunidade de aprendizagem de máquina. Possui uma grande variedade de bibliotecas especializadas, como o TensorFlow e o scikit-learn, que facilitam o desenvolvimento de modelos de aprendizagem de máquina.
R
É uma linguagem de programação especialmente projetada para análise de dados e estatística. É amplamente utilizada por estatísticos e cientistas de dados para realizar análises exploratórias e desenvolver modelos de aprendizagem de máquina.
Java
Embora Python e R sejam mais comumente associados à aprendizagem de máquina, a linguagem Java também pode ser usada. Existem várias bibliotecas e frameworks, como o Weka, que podem ser usados para construir modelos de aprendizagem de máquina em Java.
Recursos e cursos online
Para se aprofundar na aprendizagem de máquina, existem diversos recursos e cursos online disponíveis. Alguns dos mais populares são:
Coursera
Oferece uma variedade de cursos relacionados à aprendizagem de máquina, ministrados por especialistas de universidades renomadas.
Udacity
Oferece cursos online focados em tecnologia, incluindo um programa nanodegree em aprendizagem de máquina.
Kaggle
É uma plataforma de ciência de dados que oferece competições e conjuntos de dados para praticar e aprimorar suas habilidades em aprendizagem de máquina.
A importância dos fundamentos básicos na aprendizagem de máquina
Compreendendo os princípios estatísticos
A aprendizagem de máquina é baseada em princípios estatísticos, portanto, é fundamental ter um bom entendimento desses conceitos. Por exemplo, é importante conhecer a diferença entre média, mediana e moda, entender a distribuição dos dados, e saber interpretar métricas estatísticas como desvio padrão e coeficiente de correlação.
Realizando a pré-processamento dos dados
Antes de utilizar os dados em algoritmos de aprendizagem de máquina, é necessário realizar um processo de pré-processamento. Isso inclui remover dados ausentes, normalizar ou padronizar os dados, e realizar a engenharia de recursos para extrair características relevantes dos dados brutos.
Selecionando e avaliando os algoritmos adequados
Existem diversos algoritmos de aprendizagem de máquina disponíveis, e cada um tem suas vantagens e desvantagens dependendo do problema em questão. Ter conhecimento dos diferentes algoritmos e suas características permite selecionar o mais adequado para as necessidades específicas.
Entendendo a validação e avaliação de modelos
Ao construir modelos de aprendizagem de máquina, é importante realizar uma validação adequada para garantir que o modelo seja generalizável para novos dados. Isso envolve a divisão correta dos dados para treinamento e teste, a escolha das métricas corretas para avaliar o desempenho e a utilização de técnicas de validação cruzada para evitar o overfitting.
Principais conceitos da aprendizagem de máquina
Dados de treinamento
A aprendizagem de máquina requer um conjunto de dados de treinamento, que serve como base para que o algoritmo aprenda a partir dos exemplos fornecidos. Esses dados podem ser rotulados, ou seja, cada exemplo possui uma resposta conhecida, ou não rotulados, onde o algoritmo busca encontrar padrões e estruturas por conta própria.
Algoritmos de aprendizagem
Existem vários tipos de algoritmos de aprendizagem de máquina, cada um com sua abordagem única. Alguns dos principais algoritmos incluem regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, algoritmos de agrupamento, entre outros. Cada algoritmo tem suas próprias características e é aplicado de acordo com o problema em questão.
Funções de perda
As funções de perda são utilizadas para medir o quão bem um modelo se ajusta aos dados. Elas proporcionam um meio de quantificar o erro entre as previsões do modelo e os valores reais. Algumas funções de perda comuns são a média do erro quadrático (MSE) e a entropia cruzada.
Overfitting e underfitting
Esses são dois problemas comuns na aprendizagem de máquina. O overfitting ocorre quando o modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas falha em generalizar para novos dados, levando a uma baixa performance. Já o underfitting acontece quando o modelo não é suficientemente complexo para aprender a relação presente nos dados, também resultando em baixo desempenho.
Bias e variância
A trade-off entre bias e variância é um conceito fundamental na aprendizagem de máquina. O bias refere-se ao erro introduzido pelo modelo ao simplificar a realidade, enquanto a variância é a sensibilidade do modelo às variações nos dados de treinamento. Encontrar o equilíbrio certo entre bias e variância é importante para obter modelos bem generalizados.
Aplicações práticas dos fundamentos básicos da aprendizagem de máquina
Medicina
A aprendizagem de máquina tem o potencial de revolucionar a medicina, auxiliando no diagnóstico precoce de doenças, na descoberta de novos medicamentos e na personalização dos tratamentos de acordo com cada paciente. Algoritmos de aprendizagem de máquina são capazes de analisar grandes quantidades de dados médicos, identificar padrões e fornecer insights valiosos para a tomada de decisão clínica.
Finanças
No setor financeiro, a aprendizagem de máquina é utilizada para detectar fraudes em transações, prever flutuações de mercado, otimizar carteiras de investimentos e automatizar processos de tomada de decisão. Algoritmos de aprendizagem de máquina são capazes de analisar grandes quantidades de dados financeiros e identificar padrões que podem ajudar a tomar decisões mais informadas e precisas.
Indústria
A indústria é outra área onde a aprendizagem de máquina desempenha um papel importante. Algoritmos de aprendizagem de máquina podem ser utilizados para otimizar processos de fabricação, melhorar a qualidade do produto, prever falhas em equipamentos e auxiliar na manutenção preditiva. Isso resulta em maior eficiência, redução de custos e aumento da produtividade.
Marketing
A aprendizagem de máquina tem sido amplamente adotada na área de marketing, especialmente no campo do marketing digital. Algoritmos de aprendizagem de máquina podem ser usados para segmentar e direcionar anúncios com base no comportamento do usuário, personalizar recomendações de produtos, prever padrões de compra e realizar análises de sentimentos nas mídias sociais.
Transporte
No setor de transporte, a aprendizagem de máquina é aplicada em diversas áreas, como roteamento de veículos, previsão de demanda, otimização de frota e veículos autônomos. Algoritmos de aprendizagem de máquina permitem que os sistemas de transporte sejam mais eficientes, seguros e sustentáveis.
A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil.
Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.
Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.
Aprenda uma nova língua na maior escola de idioma do mundo!
Conquiste a fluência no idioma que sempre sonhou com uma solução de ensino completa.
+ 400 mil alunos
Método validado
Aulas
Ao vivo e gravadas
+ 1000 horas
Duração dos cursos
Certificados
Reconhecido pelo mercado
Artigos Relacionados
Confira abaixo mais conteúdos sobre o tema
Inteligência Artificial: Como o WhatsApp utiliza a IA para melhorar a experiência do usuário
A inteligência artificial no WhatsApp é uma realidade em...
Inteligência Artificial: O Futuro da Tecnologia Educacional
A implementação da Inteligência Artificial na educação traz benefícios...
Inteligência Artificial: Como Vetorizar uma Imagem
Como funciona a vetorização utilizando inteligência artificial? Descubra como...
