O que é, como funciona e qual a função dos tão falados algoritmos no aprendizado de máquinas

 

A inteligência artificial dos filmes, séries e video games está cada vez mais perto de se tornar uma realidade! Aliás, de alguma forma, já é. Isso porque diversas tecnologias estão sendo discutidas e desenvolvidas a partir de um conceito chamado machine learning, que funciona de um jeito tão silencioso que é até difícil perceber sua ação.

O machine learning nasceu de um reconhecimento de padrões e também da teoria de que os computadores podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas. Interessados, os pesquisadores fizeram análises para saber como as máquinas poderiam aprender com dados. Quando os eletrônicos são expostos a dados novos, há uma capacidade de adaptação independente, e assim, cada vez mais os resultados e decisões são mais confiáveis.

Essa adaptação independente consiste em um estabelecimento de regras lógicas. O objetivo é melhorar o desempenho de determinada tarefa ou até mesmo tomar a decisão mais apropriada ao contexto. Isso tudo é gerado a partir do reconhecimento de padrões dentro do conteúdo analisado.

O machine learning e os algoritmos

O machine learning é uma maneira muito mais básica e prática de utilizar algoritmos para coletar dados e aprender com eles. Ao invés de implementar rotinas de software com sets específicos de instruções, a máquina é treinada com essa grande quantidade de dados e algoritmos para executar a tarefa. Os dois modos mais conhecidos de aprendizagem de algoritmos são a supervisionada e a não supervisionada.

Na modalidade supervisionada, o algoritmo aprende quando recebe dados que contêm a resposta certa. Há uma relação entre a entrada e a saída e ela é usada para treinar o algoritmo.

Na relação não supervisionada os dados recebidos não carregam rótulos, ou seja, os efeitos variáveis não são previstas, os resultados estão relacionados com os padrões encontrados nos dados. O filtro se aprimora conforme o sistema encontra novos padrões.

O fluxo do processo de aprendizagem do machine learning começa com a construção de um banco de dados. Quanto maior a qualidade dos dados e também maior a sua quantidade, mais influenciada será a resposta no sistema. Também será mais precisa a aprendizagem de um sistema inteligente.

A análise de dados

Através de uma análise da entrada dos dados o sistema vai buscando padrões e as relações entre as variáveis para aprender com eles. A máquina é, afinal, treinada para saber o que procurar, como procurar, o que pode encontrar e como irá encontrar o resultado. E é utilizando o artifício do algoritmo e os adequados métodos, é possível obter boas previsões.

Contudo, a cada dado novo um novo algoritmo também precisa atuar sobre os modelos já existentes, porque a máquina é capaz de aprender uma única vez. A atuação desses algoritmos complementares reduz o treinamento da máquina por permitir que não haja a necessidade de analisar todo o banco de dados para fazer previsões a cada vez que um dado novo for inserido. Os resultados também podem ser monitorados e ajustados para que a máquina aprenda e seja mais precisa em suas avaliações. Quando o processo é automatizado, temos uma máquina de aprendizagem, o machine learning.

 

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