Os modelos de aprendizagem automática (ML) na inteligência artificial (IA) permitem que os computadores aprendam com os dados e façam previsões ou juízos de valor sem necessidade de programação explícita. Os modelos são a inspiração por detrás de desenvolvimentos revolucionários no mundo da tecnologia em constante mudança. Quando a programação convencional falha, fornece-nos uma solução dinâmica para problemas complicados.
Os modelos de aprendizagem automática são o coração e a alma da inteligência artificial. Neste artigo, vamos aprender sobre eles, os seus vários tipos, aplicações no mundo real e como escolher o melhor modelo para as tuas necessidades específicas.
O que é um modelo de aprendizagem automática?
Um modelo de aprendizagem automática é um programa que os computadores utilizam para tomar decisões ou fazer previsões. Aprende a partir de exemplos e dados anteriores para descobrir as coisas por si próprio.
Imagina que estás a ensinar um computador a reconhecer imagens de gatos e cães. Mostras-lhe muitas imagens de gatos e cães e dizes-lhe quais são os gatos e quais são os cães. O computador aprende com estes exemplos e começa a reconhecer as diferenças entre gatos e cães.
Quando ele tiver aprendido o suficiente, podes mostrar-lhe uma nova imagem e ele dir-te-á se é um gato ou um cão. Faz isto utilizando o que ele aprendeu com as imagens de treino.
Os modelos de aprendizagem automática funcionam como o cérebro de um computador. Trata-se de uma estrutura matemática ou algorítmica que ajuda o computador a adivinhar, classificar coisas ou tomar decisões quando lhe são fornecidas informações. O modelo torna-se mais inteligente ao analisar informações antigas e pode depois utilizar esse conhecimento para fazer suposições sobre coisas novas que nunca viu antes.
O que é um algoritmo de aprendizagem automática?
Um algoritmo de aprendizagem automática (ML) é um conjunto de regras e procedimentos matemáticos e estatísticos que um modelo de aprendizagem automática utiliza para compreender padrões e fazer previsões ou julgamentos com base em dados.
Os algoritmos de aprendizagem automática ajudam os computadores a aprender coisas a partir da informação, a encontrar padrões e a fazer suposições ou escolhas. Estes algoritmos servem de base aos modelos de aprendizagem automática. Estes modelos são utilizados em vários tipos de empregos em diferentes sectores para descobrir informações cruciais e executar tarefas automaticamente com base no que aprenderam com os dados.
Diferença entre um algoritmo de aprendizagem automática e um modelo de aprendizagem automática
Compreender a diferença entre um algoritmo e um modelo de aprendizagem automática é fundamental quando embarca numa viagem de aprendizagem automática.
Um algoritmo de aprendizagem automática é semelhante aos princípios orientadores e procedimentos matemáticos do teu sistema de aprendizagem automática. Funciona como um motor computacional, processando os dados de entrada, transformando-os e, acima de tudo, aprendendo com eles.
Por outro lado, um modelo de aprendizagem automática é o resultado ou representação real que surge após a aplicação de um algoritmo de aprendizagem automática a um conjunto de dados específico. Contém os conhecimentos ou padrões recolhidos pelo algoritmo a partir desse conjunto de dados específico. Por outras palavras, é o resultado final do processo de aprendizagem.
Imagina um algoritmo de aprendizagem automática como um livro de receitas ou uma coleção de instruções que orienta o processo de aprendizagem. É semelhante a ter um livro de receitas que te diz como preparar um prato. Um modelo de aprendizagem automática, por outro lado, é o resultado de seguires essa receita. É semelhante ao prato acabado.
Tipos de modelos de aprendizagem automática
A aprendizagem automática inclui uma vasta gama de modelos e algoritmos, divididos em três categorias: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço. Existem várias subcategorias e modelos especializados dentro de cada uma destas categorias. Segue-se uma breve descrição dos diferentes tipos de modelos populares de aprendizagem automática:
Modelos de aprendizagem supervisionada
O modelo de aprendizagem supervisionada é uma categoria específica de diferentes modelos de aprendizagem automática que utilizam dados rotulados para a formação. O algoritmo aprende a gerar previsões ou juízos na aprendizagem supervisionada, mapeando os dados de entrada para rótulos-alvo conhecidos. Estes modelos são utilizados para tarefas que exigem a previsão de um resultado com base em caraterísticas de entrada. Apresentamos de seguida alguns modelos populares de aprendizagem automática supervisionada:
- Regressão linear: O modelo de regressão linear prevê resultados numéricos contínuos em tarefas de regressão. Quando precisas de prever um resultado numérico contínuo, podes utilizar modelos de regressão linear. Identifica a melhor ligação linear entre as tuas variáveis de entrada e a variável alvo.
- Regressão logística: A regressão logística é utilizada para tarefas de classificação binária com uma escolha binária (sim/não) como resultado. Com base nos atributos de entrada, calcula a probabilidade de um resultado binário.
- Árvores de decisão: As árvores de decisão são utilizadas para modelos de classificação e regressão. Constroem uma estrutura semelhante a uma árvore em que cada nó reflecte uma decisão baseada numa caraterística e as folhas representam uma etiqueta de classe final ou um valor numérico.
- Floresta aleatória: Uma floresta aleatória é uma estratégia de aprendizagem de conjuntos que combina várias árvores de decisão para aumentar a precisão da previsão e reduzir o sobreajuste.
- Máquinas de vectores de suporte (SVM): O SVM é um algoritmo de classificação sofisticado que encontra o hiperplano ideal para a partição de classes no espaço de caraterísticas. Consegue classificar dados binários e multinível.
- K-Nearest Neighbours (K-NN): K-NN é um algoritmo de classificação e regressão básico mas eficaz. Determina a classe ou o valor dos seus dados com base na maioria das classes ou no valor médio dos seus k-vizinhos mais próximos nos dados de treino.
- Naive Bayes: Naive Bayes é um algoritmo de classificação probabilística baseado no teorema de Bayes. Executa tarefas de categorização de texto, como a deteção de spam e a análise de sentimentos.
- Redes neurais: os modelos de aprendizagem profunda, como as redes neurais convolucionais (CNNs) e as redes neurais recorrentes (RNNs), são modelos supervisionados altamente adaptáveis. Podes utilizar estes modelos de aprendizagem automática para uma variedade de tarefas de aprendizagem supervisionada, como a classificação de imagens e o processamento de linguagem natural.
Modelos de aprendizagem não supervisionados:
A aprendizagem não supervisionada é um tipo de aprendizagem automática em que o algoritmo investiga padrões e estruturas nos dados sem produzir um resultado rotulado. Estes métodos tentam encontrar padrões ou correlações inerentes nos dados em vez de prever rótulos específicos. Eis alguns modelos comuns de aprendizagem automática não supervisionada:
- Agrupamento K-Means: O K-means é um método de agrupamento popular que divide os dados em grupos com base em semelhanças. Procura reduzir a variância dentro dos grupos, atribuindo iterativamente pontos de dados ao centro de agrupamento mais próximo.
- Agrupamento hierárquico: O agrupamento hierárquico cria um dendrograma, uma estrutura de agrupamento semelhante a uma árvore. Pode representar relações hierárquicas entre pontos de dados.
- Modelos de mistura gaussiana (GMM): Os modelos de mistura gaussiana combinam diferentes distribuições gaussianas para representar os dados. São frequentemente utilizados no agrupamento e na estimativa de densidade.
Modelos de aprendizagem por reforço:
A aprendizagem por reforço é um subconjunto da aprendizagem automática em que um agente aprende a tomar decisões através da interação com o seu ambiente. O agente aprende uma política que optimiza as recompensas acumuladas ao longo do tempo, recebendo feedback sob a forma de recompensas ou penalizações. Eis alguns exemplos de modelos e algoritmos populares de aprendizagem por reforço:
- Q-Learning: O Q-Learning é um algoritmo de aprendizagem por reforço sem modelo que ajuda os agentes a aprender a melhor política de seleção de acções. Mantém um Q-table que armazena as recompensas acumuladas esperadas para cada par estado-ação.
- Redes neuronais profundas com Q (DQN): DQN é uma extensão do Q-Learning que utiliza redes neuronais profundas para aproximar os valores de Q. Provou ser eficaz na resolução de tarefas complexas.
- SARSA (State-Action-Reward-State-Action): O SARSA, tal como o Q-Learning, é um algoritmo de aprendizagem por reforço sem modelo. Determina a melhor política estimando os valores Q para os pares estado-ação e aplicando modificações na política.
Aplicações dos modelos de aprendizagem automática
Os modelos de aprendizagem automática têm inúmeras aplicações em vários sectores e áreas devido à sua capacidade de avaliar dados, gerar previsões e automatizar operações. Eis alguns exemplos de como são utilizados:
Reconhecimento de imagens e visão por computador
- Deteção de objectos: os modelos de aprendizagem automática podem reconhecer e localizar objectos em imagens ou vídeos, o que é útil em veículos autónomos, vigilância e cuidados de saúde.
- Reconhecimento facial: Reconhecimento e confirmação dos rostos das pessoas, normalmente utilizado em sistemas de segurança e dispositivos móveis.
Processamento de linguagem natural (PNL)
- Análise de sentimentos: A análise de sentimentos é o processo de determinar o tom (positivo, negativo ou neutro) dos dados de texto. É frequentemente utilizada para monitorizar as redes sociais e analisar o feedback dos clientes.
- Tradução de línguas: Tradução de texto de uma língua para outra, como se vê em ferramentas como o Google Translate.
- Geração de texto: Criação de texto que parece ter sido escrito por uma pessoa. É útil para chatbots, geração de conteúdos e assistentes virtuais.
- Sistemas de recomendação
- Recomendações de conteúdos: Recomenda produtos, filmes, música ou artigos aos clientes com base no seu comportamento e preferências anteriores (por exemplo, Netflix e Amazon).
- Marketing personalizado: fornecer aos utilizadores anúncios e conteúdos direcionados com base nos seus interesses.
Cuidados médicos
- Diagnóstico de doenças: Ajuda os profissionais médicos no diagnóstico de doenças utilizando imagens médicas (por exemplo, raios X e ressonâncias magnéticas) e dados de pacientes.
- Descoberta de medicamentos: Prever potenciais candidatos a medicamentos e a sua utilidade no tratamento de determinadas doenças, o que se designa por descoberta de medicamentos.
Finanças
- Pontuação de crédito: Avalia a credibilidade de uma pessoa ou organização para decidir se aceita um empréstimo.
- Negociação algorítmica: Toma decisões de negociação em tempo real com base em dados de mercado.
Deteção de fraudes
- Deteção de fraudes com cartões de crédito: identificação de transacções fraudulentas utilizando dados anteriores e padrões de despesa.
Veículos autónomos
- Veículos autónomos: os modelos de aprendizagem automática analisam os dados dos sensores para tomar decisões de condução, garantindo eficiência e segurança.
Educação
- Aprendizagem personalizada: Criação de conteúdos educativos específicos para as necessidades e capacidades de cada aluno.
- Monitorização ambiental
- Modelação climática: Análise das alterações climáticas e previsão dos padrões meteorológicos.
Segurança
- Deteção de intrusões: Identificação do comportamento invulgar da rede para detetar e impedir ciberataques.
Melhorar os modelos de aprendizagem automática com o QuestionPro
O QuestionPro é uma plataforma de software de inquéritos que ajuda as empresas a conceber, distribuir e analisar inquéritos para recolher feedback, informações e dados importantes do seu público-alvo. A plataforma pode ajudar a criar e melhorar modelos de aprendizagem automática de várias formas:
Recolha de dados
Podes utilizar o QuestionPro para criar e distribuir inquéritos para recolher dados estruturados dos inquiridos. Esses dados podem ser usados para treinar modelos de aprendizado de máquina.
Por exemplo, podes recolher comentários de clientes, classificações de produtos ou preferências de utilizadores para treinar modelos para análise de sentimentos, sistemas de recomendação ou segmentação de clientes.
Caraterísticas de design
Os modelos de aprendizagem automática requerem caraterísticas relevantes (variáveis) para criar previsões ou classificações. Os dados de inquéritos contêm frequentemente informações significativas que podem ser utilizadas na aprendizagem automática. Podes utilizar o QuestionPro para desenvolver inquéritos que captem qualidades ou caraterísticas específicas necessárias para o teu trabalho de modelação.
Por exemplo, num inquérito de satisfação do cliente, podes recolher dados como a idade, o sexo, a geografia e o histórico de compras e utilizá-los para criar modelos preditivos.
Testes A/B
Podes utilizar o QuestionPro para conceber e executar testes A/B para avaliar a eficácia de várias definições ou intervenções do modelo. Esta informação pode ser muito útil para melhorar e otimizar os modelos de aprendizagem automática.
Melhoria contínua
As organizações podem atualizar e melhorar continuamente os seus modelos de ML através da realização de inquéritos e da recolha regular de novos dados. À medida que novos dados são disponibilizados, os modelos podem ser treinados novamente para se manterem actualizados sem perderem precisão ou relevância.
Sabe mais sobre as vantagens da melhoria contínua.
Personalização e segmentação
Podes utilizar dados de inquéritos para classificar o teu público com base nas suas escolhas, acções ou dados demográficos. Os sistemas de recomendação baseados na aprendizagem automática e na publicidade direcionada podem utilizar estes segmentos para personalizar a experiência do utilizador ou as actividades de marketing, aumentando assim a sua eficácia.
Estás pronto para melhorar a tua investigação e tomar decisões baseadas em dados? Começa já a recolher, analisar e agir com base em dados mais inteligentes.
