Os modelos de machine learning, ou modelos de aprendizado de máquina (ML) em inteligência artificial (IA), capacitam os computadores a aprender com os dados e a fazer previsões ou julgamentos sem a necessidade de programação explícita.
Esses modelos são a base de desenvolvimentos revolucionários no dinâmico mundo da tecnologia, oferecendo soluções inovadoras para problemas complexos quando a programação convencional se torna insuficiente.
Os modelos de aprendizado de máquina são o coração da inteligência artificial. Neste artigo, exploraremos os diferentes tipos de modelos, suas aplicações no mundo real e como escolher a melhor opção para atender às suas necessidades específicas.
O que é um modelo de machine learning?
Um modelo de aprendizado de máquina é um programa que permite que os computadores tomem decisões ou façam previsões com base em dados. Ele aprende com exemplos e dados anteriores para identificar padrões de forma autônoma.
Por exemplo, imagine que você está ensinando um computador a reconhecer imagens de cães e gatos. Você mostraria várias fotos de cães e gatos, informando quais são os gatos e quais são os cachorros. O computador aprende a partir desses exemplos e começa a reconhecer as diferenças entre os dois.
Depois de ter aprendido o suficiente, você pode apresentar uma nova foto, e ele será capaz de identificar se é um gato ou um cachorro. Ele faz isso utilizando o conhecimento adquirido a partir das imagens de treinamento.
Os modelos de aprendizado de máquina funcionam como o cérebro de um computador. Eles consistem em estruturas matemáticas ou algorítmicas que ajudam o computador a classificar, prever ou tomar decisões com base nas informações recebidas.
À medida que o modelo analisa mais dados, ele se torna mais inteligente e pode aplicar esse conhecimento para fazer suposições sobre novos dados que nunca viu antes.
O que é um algoritmo de aprendizado de máquina?
Um algoritmo de aprendizado de máquina (ML) é um conjunto de regras e procedimentos matemáticos e estatísticos que um modelo de aprendizado de máquina utiliza para identificar padrões e fazer previsões ou julgamentos com base em dados.
Esses algoritmos permitem que os computadores aprendam com as informações, encontrem padrões e façam suposições ou escolhas. Eles são a base dos modelos de aprendizado de máquina, que são empregados em diversos setores para descobrir informações cruciais e executar tarefas automaticamente com base no que aprenderam.
Diferença entre um algoritmo de de machine learning e um modelo de aprendizado de máquina
Compreender a diferença entre um algoritmo e um modelo de aprendizado de máquina é fundamental ao embarcar na jornada do aprendizado de máquina.
Um algoritmo de aprendizado de máquina é comparável aos princípios orientadores e procedimentos matemáticos que formam a base do seu sistema de aprendizado. Ele funciona como um motor computacional, processando dados de entrada, transformando-os e, mais importante, aprendendo com eles.
Por outro lado, um modelo de aprendizado de máquina é o resultado ou a representação que surge após a aplicação de um algoritmo de ML a um conjunto de dados específico. Ele contém o conhecimento ou padrões coletados pelo algoritmo daquele conjunto de dados. Em outras palavras, é o resultado final do processo de aprendizado.
Pense em um algoritmo de aprendizado de máquina como um livro de receitas que orienta o processo de aprendizado. Ele fornece instruções sobre como preparar um prato. Um modelo de aprendizado de máquina, por sua vez, é o resultado de seguir essa receita — semelhante ao prato finalizado.
Tipos de modelos de machine learning
O aprendizado de máquina abrange uma ampla gama de modelos e algoritmos, que podem ser amplamente classificados em três categorias: aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado por reforço.
Dentro de cada uma dessas categorias, existem várias subcategorias e modelos especializados. Aqui está uma breve descrição dos diferentes tipos de modelos populares de aprendizado de máquina:
Modelos de aprendizagem supervisionada
Os modelos de aprendizado supervisionado utilizam dados rotulados para treinamento. O algoritmo aprende a gerar previsões ou decisões mapeando os dados de entrada para rótulos de destino conhecidos.
Esses modelos são aplicados em tarefas que requerem a previsão de um resultado com base em características de entrada.
Abaixo estão alguns dos modelos populares de aprendizado de máquina supervisionado:
- Regressão Linear: Este modelo prevê resultados numéricos contínuos em tarefas de regressão. É ideal para prever uma variável numérica contínua, identificando a melhor relação linear entre as variáveis de entrada e a variável de destino.
- Regressão Logística: Utilizada para tarefas de classificação binária, a regressão logística calcula a probabilidade de um resultado binário (sim/não) com base nos atributos de entrada.
- Árvores de Decisão: Esses modelos são aplicáveis em classificação e regressão. Eles constroem uma estrutura semelhante a uma árvore, onde cada nó representa uma decisão baseada em uma característica, e as folhas indicam um rótulo de classe final ou um valor numérico.
- Floresta Aleatória: Uma floresta aleatória combina várias árvores de decisão para melhorar a precisão das previsões e reduzir o sobreajuste, utilizando uma abordagem de aprendizado em conjunto.
- Support Vector Machines (SVM): Este é um algoritmo de classificação avançado que identifica o hiperplano ideal para separar classes no espaço de características. Ele pode classificar dados binários e multiníveis.
- K-Nearest Neighbors (K-NN): Um algoritmo simples e eficaz para classificação e regressão, o K-NN determina a classe ou o valor de novos dados com base na maioria das classes ou no valor médio dos k vizinhos mais próximos nos dados de treinamento.
- Naive Bayes: Um algoritmo de classificação probabilística baseado no teorema de Bayes, amplamente utilizado em tarefas de categorização de texto, como detecção de spam e análise de sentimento.
- Redes Neurais: Modelos de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), são altamente adaptáveis e usados em diversas tarefas de aprendizado supervisionado, incluindo classificação de imagens e processamento de linguagem natural.
Modelos de aprendizagem não supervisionados:
O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo explora padrões e estruturas nos dados sem a necessidade de resultados rotulados.
Esses métodos buscam identificar padrões ou correlações intrínsecas nos dados, ao invés de prever rótulos específicos. Abaixo, estão alguns dos modelos de aprendizado de máquina não supervisionados mais comuns:
- Clustering K-Means: O K-means é um método popular de agrupamento que divide os dados em grupos com base em semelhanças. O algoritmo busca minimizar a variação dentro dos grupos, atribuindo iterativamente pontos de dados ao centro do cluster mais próximo.
- Clustering Hierárquico: Este método cria um dendrograma, que é uma estrutura de agrupamento semelhante a uma árvore. Ele representa os relacionamentos hierárquicos entre os pontos de dados, permitindo visualizar como os grupos estão organizados.
- Modelos de Mistura Gaussiana (GMM): Os modelos de mistura gaussiana combinam diferentes distribuições gaussianas para representar dados complexos. Eles são frequentemente utilizados em tarefas de agrupamento e estimativa de densidade.
Modelos de aprendizagem por reforço:
O aprendizado por reforço é um subconjunto do aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisões interagindo com seu ambiente.
O agente desenvolve uma política que otimiza recompensas cumulativas ao longo do tempo, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades. Aqui estão alguns exemplos de modelos e algoritmos populares de aprendizado por reforço:
- Q-Learning: O Q-Learning é um algoritmo de aprendizado por reforço sem modelo que ajuda os agentes a descobrir a melhor política de seleção de ações. Ele mantém uma tabela Q, que armazena as recompensas cumulativas esperadas para cada par estado-ação.
- Redes Neurais Profundas com Q (DQN): O DQN é uma extensão do Q-Learning que utiliza redes neurais profundas para aproximar os valores de Q. Este método tem se mostrado eficaz na resolução de tarefas complexas.
- SARSA (Estado-Ação-Recompensa-Estado-Ação): Assim como o Q-Learning, o SARSA é um algoritmo de aprendizado por reforço sem modelo. Ele determina a melhor política estimando valores Q para pares estado-ação e ajustando a política em resposta às ações realizadas.
Aplicações de modelos de aprendizado de máquina
Os modelos de aprendizado de máquina têm inúmeras aplicações em diversos setores, graças à sua capacidade de avaliar dados, gerar previsões e automatizar operações. Aqui estão alguns exemplos de como eles são utilizados:
Reconhecimento de imagem e visão computacional
- Detecção de Objetos: Modelos de aprendizado de máquina podem reconhecer e localizar objetos em imagens ou vídeos, sendo úteis em veículos autônomos, vigilância e na área da saúde.
- Reconhecimento Facial: Este método identifica e verifica rostos de pessoas, amplamente utilizado em sistemas de segurança e dispositivos móveis.
Processamento de Linguagem Natural (PNL)
- Análise de Sentimento: Este processo determina o tom (positivo, negativo ou neutro) de dados textuais. É frequentemente aplicado para monitorar mídias sociais e analisar feedback de clientes.
- Tradução de Idiomas: Ferramentas como o Google Translate utilizam aprendizado de máquina para traduzir texto entre diferentes idiomas.
- Geração de Texto: Criar textos que se assemelham a escritos humanos, útil para chatbots, geração de conteúdo e assistentes virtuais.
Sistemas de recomendação
- Recomendações de Conteúdo: Sugestões de produtos, filmes, músicas ou itens baseadas no comportamento e nas preferências anteriores dos usuários (como na Netflix e Amazon).
- Marketing Personalizado: Oferece anúncios e conteúdos direcionados com base nos interesses dos usuários.
Atenção médica
- Diagnóstico de Doenças: Auxilia profissionais médicos no diagnóstico de doenças usando imagens médicas (como raios X e ressonâncias magnéticas) e dados de pacientes.
- Descoberta de Medicamentos: Prevê potenciais candidatos a medicamentos e sua eficácia no tratamento de doenças.
Finanças
- Pontuação de Crédito: Avalia a credibilidade de indivíduos ou organizações para decidir sobre a concessão de empréstimos.
- Negociação Algorítmica: Realiza decisões de negociação em tempo real com base em dados de mercado.
Detecção de fraude
- Detecção de Fraude em Cartões de Crédito: Identifica transações fraudulentas usando dados e padrões de gastos anteriores.
Veículos autônomos
- Veículos Autônomos: Modelos de aprendizado de máquina analisam dados de sensores para tomar decisões de direção, garantindo eficiência e segurança.
Educação
- Aprendizagem Personalizada: Desenvolve conteúdos educacionais específicos para atender às necessidades e habilidades de cada aluno.
Monitoramento ambiental
- Modelagem Climática: Analisa mudanças climáticas e prevê padrões climáticos.
Segurança
- Detecção de Intrusão: Identifica comportamentos anômalos em redes para detectar e prevenir ataques cibernéticos.
Melhorando os modelos de aprendizado de máquina com QuestionPro
QuestionPro é uma plataforma de software de pesquisa que auxilia empresas a projetar, distribuir e analisar pesquisas para coletar feedback, insights e dados valiosos de seu público-alvo. A plataforma pode ser uma aliada importante na construção e melhoria de modelos de aprendizado de máquina de diversas maneiras:
Coleta de dados
Com QuestionPro, você pode criar e distribuir pesquisas para coletar dados estruturados dos entrevistados. Esses dados são fundamentais para treinar modelos de aprendizado de máquina.
Por exemplo, é possível coletar avaliações de clientes, classificações de produtos ou preferências de usuários, que podem ser utilizados para treinar modelos voltados à análise de sentimento, sistemas de recomendação ou segmentação de clientes.
Recursos de design
Modelos de aprendizado de máquina requerem variáveis relevantes para gerar previsões ou classificações. Os dados coletados por meio de pesquisas frequentemente contêm informações significativas que podem ser utilizadas no aprendizado de máquina.
Com QuestionPro, você pode desenvolver pesquisas que capturem características específicas necessárias para o seu trabalho de modelagem.
Por exemplo, em uma pesquisa de satisfação do cliente, você pode coletar dados demográficos, como idade, sexo, localização geográfica e histórico de compras, que podem ser utilizados para criar modelos preditivos.
Teste A/B
A plataforma permite projetar e executar testes A/B para avaliar a eficácia de diferentes ajustes ou intervenções nos modelos. Essa informação é extremamente útil para melhorar e otimizar modelos de aprendizado de máquina.
Melhoria contínua
As organizações podem atualizar e aprimorar continuamente seus modelos de aprendizado de máquina realizando pesquisas e coletando novos dados de forma regular. À medida que novos dados se tornam disponíveis, os modelos podem ser re-treinados para manter sua precisão e relevância ao longo do tempo.
Personalização e segmentação
Você pode utilizar dados de pesquisa para classificar seu público com base em suas preferências, comportamentos ou dados demográficos. Sistemas de recomendação baseados em aprendizado de máquina e estratégias de publicidade direcionada podem usar esses segmentos para personalizar a experiência do usuário e otimizar as atividades de marketing, aumentando assim sua eficácia.
Está pronto para intensificar sua pesquisa e tomar decisões fundamentadas em dados? Comece a coletar, analisar e agir com base em informações mais inteligentes agora mesmo!
