O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um tipo de IA. Ele usa um método de análise de dados que automatiza a criação de modelos ao coletar e interpretar grandes conjuntos de dados.

Neste mercado de negócios moderno e cada vez mais competitivo, informações confiáveis sobre clientes e tendências emergentes podem significar a diferença entre sucesso e fracasso. Para atender a essa necessidade, as empresas recorrem à análise de dados. O ML (aprendizado de máquina) aplica soluções avançadas de IA, usando dados e algoritmos para criar modelos de dados. Um modelo é uma expressão matemática que aproxima a relação entre as variáveis que aparecem nos dados e permite prever uma a partir da outra. Um exemplo muito simples de um modelo seria uma relação linear que prevê o peso de uma pessoa a partir do seu gênero e sua altura. Em vez de seguir regras específicas pré-programadas, o aprendizado de máquina imita o processo de aprendizado humano, melhorando a si mesmo por meio de experiência e treinamento.

O uso de soluções de aprendizado de máquina para criar modelos precisos permite que as organizações analisem conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, fornecendo resultados mais rápidos e precisos em escala. Com o aprendizado de máquina, as empresas desfrutam de informações detalhadas sobre oportunidades, riscos e necessidades do cliente. E, embora isso geralmente signifique retornos aprimorados, as verdadeiras possibilidades do aprendizado de máquina podem ser quase ilimitadas.

IA (Inteligência artificial) 

A IA é uma disciplina usada em todas as tecnologias da informação para descrever qualquer tentativa de replicar a inteligência humana ou quase humana em máquinas. A IA abrange o aprendizado de máquina e a aprendizagem profunda.

Aprendizado de máquina  

O termo "aprendizado de máquina" geralmente é usado para se referir a algoritmos clássicos baseados em dados que identificam padrões e executam tarefas como classificação, regressão e organização por clusters. Quanto mais informações tiverem, mais sólido será o desempenho.

Um modelo é especificado por vários parâmetros. O conceito de treinamento de um modelo de ML significa que ele avança para otimizar os parâmetros enquanto tenta minimizar os erros entre as previsões e os valores verdadeiros reais que aparecem nos dados.

Aprendizagem profunda 

A aprendizagem profunda é um campo mais novo de IA baseado em redes neurais. Trata-se de um subconjunto do aprendizado de máquina, usando e estruturando parâmetros em camadas conectadas para criar aproximações artificiais de redes neurais humanas.

Treinar uma rede neural requer grandes quantidades de dados e recursos computacionais, mas os modelos resultantes são muitas vezes muito mais poderosos do que aqueles obtidos com algoritmos clássicos de aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina resulta em algoritmos de computador para transformar dados em interpretações e ações inteligentes. A mineração de dados persegue a inteligência acionável em dados existentes e disponíveis.

A mineração de dados se enquadra mais na análise de negócios. Ela se concentra em ensinar os computadores a identificar padrões, anomalias ou relacionamentos desconhecidos em um grande conjunto de dados. Os seres humanos podem então resolver problemas usando esses dados. O processo é mais manual e geralmente requer intervenção humana para a tomada de decisões.

O aprendizado de máquina se encaixa na IA e se concentra mais em ensinar um computador como aprender a análise de grandes conjuntos de dados e os respectivos padrões. Após a programação inicial, o aprendizado de máquina é capaz de aprender e melhorar sem a necessidade de intervenção humana. O computador se torna mais inteligente e cresce por si mesmo de certo modo, em vez de ser reativo e simplesmente analisar os dados fornecidos.

O aprendizado de máquina geralmente segue um processo específico, descrito abaixo:

  • Coleta de dados
    Dados confiáveis​são coletados para que possam ser usados para informar o modelo preditivo.
  • Preparação dos dados
    Os dados coletados são reunidos, os detalhes irrelevantes são removidos e todos os ajustes necessários são feitos (como corrigir erros, remover dados duplicados etc.). Os dados são divididos em dois conjuntos: dados de treinamento, que são a maior parte do conjunto de dados e serão usados com o modelo de aprendizado de máquina e dados de avaliação, que são usados para testar a eficácia do modelo após o treinamento.
  • Seleção de um modelo
    Um modelo é selecionado. Existem muitos modelos diferentes de aprendizado de máquina e alguns são mais adequados para casos de uso específicos do que outros.
  • Treinamento
    Os dados refinados são usados dentro do modelo escolhido para melhorar gradualmente a capacidade preditiva desse modelo.
  • Avaliação
    Depois que o modelo foi treinado nos dados de treinamento, ele agora é testado nos dados de avaliação. Ao introduzir novos dados no modelo, a eficácia das habilidades preditivas dele pode ser avaliada.
  • Ajuste de parâmetros
    Após o modelo ter sido avaliado, parâmetros de teste específicos podem ser ajustados para produzir melhores resultados.
  • Previsão
    O valor final do modelo é percebido e é usado em configurações reais para fazer previsões fundamentadas com base nos dados disponíveis.  
Como funciona o aprendizado de máquina? | ServiceNow

Aprendizado supervisionado 

O aprendizado supervisionado descreve uma técnica de aprendizado de máquina na qual um algoritmo aplica aos novos dados o que foi aprendido com os dados que foram rotulados ou classificados para prever eventos futuros. O sistema fornece destinos para saídas após ter sido suficientemente treinado. Ele também pode comparar a saída com a saída pretendida correta para identificar erros e modificar o modelo conforme necessário.

Aprendizado não supervisionado 

O aprendizado não supervisionado é usado quando as informações de treinamento não são classificadas ou rotuladas. Ele estuda como os sistemas deduzem funções para descrever estruturas e soluções ocultas de dados não rotulados. Ele não fornece necessariamente a saída correta, mas é usado para explorar dados e extrair diferentes deduções de conjuntos de dados para identificar quaisquer estruturas ocultas ou relacionamentos interessantes.

Aprendizado semi-supervisionado

Esse método se encaixa entre o aprendizado supervisionado e não supervisionado, pois usa dados rotulados e não rotulados. É comum usar uma quantidade menor de dados rotulados e uma quantidade maior de dados não rotulados. Os sistemas que aplicam esse método melhoram consideravelmente a precisão da aprendizagem. O aprendizado semi-supervisionado é geralmente escolhido quando os dados de rotulagem exigem recursos qualificados e relevantes para treinamento/aprendizagem.

Aprendizado de reforço 

Um método que interage com o ambiente, produzindo ações para identificar erros ou recompensas. As principais caraterísticas do aprendizado de reforço são a busca por tentativa e erro e a recompensa atrasada. Um feedback simples é necessário para saber qual ação é a melhor: esse é o sinal de reforço. Isso permite que agentes de software e máquinas determinem o comportamento ideal dentro de um contexto para maximizar o desempenho.

Serviços financeiros 

As empresas de serviços financeiros usam a tecnologia de aprendizado de máquina para identificar informações em dados e evitar fraudes. As informações ajudam a localizar oportunidades de investimento. A mineração de dados e o aprendizado de máquina também podem identificar clientes de alto risco ou utilizar a vigilância virtual para descobrir fraudes.

Governamental

A segurança pública e os serviços públicos podem usar o aprendizado de máquina, pois têm muitas fontes de dados a serem extraídas para obter informações. Por exemplo, eles podem analisar os dados do sensor para identificar maneiras de economizar dinheiro, detectar anomalias e aumentar a eficiência. O aprendizado de máquina também ajuda a identificar fraudes para ajudar a minimizar o roubo de identidade.

Assistência médica 

Há uma tendência crescente do uso do aprendizado de máquina com a ajuda de dispositivos portáteis e sensores que usam dados para avaliar a saúde de um paciente em tempo real ou extrair as informações mais importantes relacionadas à saúde do paciente. Essa tecnologia pode ajudar os especialistas médicos a analisar e identificar tendências em dados ou quaisquer problemas que possam levar a um melhor tratamento e diagnóstico.

Varejo

Com o uso do aprendizado de máquina, os sites têm a capacidade de recomendar itens que os clientes possam querer com base em compras anteriores e de outros. Os varejistas capturam e analisam dados e personalizam o histórico de compras, especialmente com campanhas de marketing, otimização de preços, planejamento de suprimentos, gerenciamento de inventário e informações de clientes.

Óleo e gás

O aprendizado de máquina é usado para encontrar novas fontes de energia, analisar minerais no solo, simplificar a distribuição, prever falhas na refinaria e no sensor e outros movimentos econômicos.

Transporte

O transporte se beneficia de tornar as rotas mais eficientes, analisando dados para identificar padrões e tendências e prever possíveis problemas para o aumento da lucratividade. A análise de dados e os aspectos de modelagem do aprendizado de máquina são cruciais para empresas de entrega e transporte público.

Assistentes digitais e chatbots

O aprendizado de máquina pode ser aplicado a chatbots e assistentes digitais, permitindo que eles evoluam e aprendam com os dados e que trabalhem para manter o processamento natural da linguagem enquanto coletam e armazenam informações relevantes.

Recomendações

O uso do aprendizado de máquina para recomendações abrange tudo, desde serviços de streaming até varejo. Um sistema de aprendizado de máquina reúne informações sobre os clientes ao longo do tempo, estabelece correlações sobre comportamentos e padrões consistentes e fornece recomendações personalizadas com base nos padrões estabelecidos.

Publicidade contextual on-line

Os consumidores querem ver anúncios que sejam relevantes para eles. A tecnologia de aprendizado de máquina ajuda a preencher palavras-chave pertinentes que estão em alta no conteúdo, ao mesmo tempo que ajuda os profissionais de marketing a aproveitar o conteúdo de criação de marca.

Segurança cibernética

Aspecto essencial da segurança da IA, o aprendizado de máquina ajuda a tornar a segurança cibernética mais simples, mais econômica, mais eficaz e mais proativa. Os AIOps de segurança e as operações de segurança usam o aprendizado de máquina para analisar padrões que ajudam a prever e evitar ataques, semelhantes e novos, enquanto se adaptam às mudanças constantes de comportamento.

A ServiceNow, líder do setor em soluções de TI para negócios, oferece benefícios de aprendizado de máquina para organizações de todos os setores. O Now Intelligence, baseado na Now Platform, usa o aprendizado de máquina para Predictive Intelligence. Automatize fluxos de trabalho de ponta a ponta, execute operações inteligentes, identifique problemas, reduza volumes de chamadas, automatize soluções para solicitações comuns e identifique os padrões mais importantes para melhorar seus negócios. Com o aprendizado de máquina da ServiceNow, tudo é possível.

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