O que é machine learning? Como funciona? Conheça os 3 tipos

Tecnologias como inteligência artificial e machine learning estão mudando a forma como as pessoas vivem, se relacionam, consomem e trabalham. Aplicadas aos mais variados setores, contribuem para tornar a experiência dos usuários mais completa e satisfatória. Entretanto, você sabe como funcionam e qual a relação entre elas? 

De acordo com o relatório Zendesk CX Trends 2023, as experiências de IA estão se tornando cada vez mais evoluídas e perfeitas. Isso é bom para as empresas, que aumentam sua performance e alcançam mais clientes, e para os usuários, que têm acesso a tecnologias e serviços mais modernos e personalizados para seu perfil.

Quer entender mais sobre o assunto? Basta ler este texto até o final!

Neste artigo, explicamos o que é machine learning, como funciona, qual sua relação com a IA e como se difere do deep learning, com exemplos práticos de aplicações.

Boa leitura!

O que é machine learning?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma subárea da inteligência artificial focada em capacitar sistemas a aprenderem e se desenvolverem de forma autônoma, aprimorando seu desempenho ao longo do tempo, tornando-se capazes de tomar decisões e realizar tarefas para as quais não foram programados.

Em outras palavras, essa tecnologia utiliza modelos computacionais e algoritmos para identificar padrões em um conjunto de dados, convertendo sua experiência em aprendizado. Assim, podem melhorar sua performance sem intervenção humana.

Como funciona o machine learning?

A tecnologia de machine learning funciona a partir da aplicação de modelos computacionais que têm como função treinar o sistema para identificar padrões em meio a um conjunto de dados. Após ser alimentado com essas informações, o sistema irá aprender com elas, estabelecendo parâmetros e criando regras.

Uma vez treinado, esse sistema pode ser usado para fazer previsões, tomar decisões, classificar elementos, fazer recomendações entre outras funções. 

Conforme opera, o algoritmo obtém novos dados, que são incorporados em seu treinamento e contribuem para mantê-lo sempre atualizado.

Para ficar mais claro, que tal um exemplo prático?

Imagine que você queira ensinar um sistema a reconhecer cachorros em imagens. O primeiro passo é apresentar a ele várias fotos de cachorros, esses são os dados. Na etapa de treinamento, ele processa os dados para aprender a identificá-los.

Em seguida, fazemos testes, apresentando fotos com e sem cachorros, a fim de verificar se o sistema realmente aprendeu a distinguir e reconhecer os animais.

Se o resultado for negativo, voltamos ao treinamento. Se for positivo, significa que o sistema agora é capaz de identificar cachorros em imagens que nunca lhe foram apresentadas, logo, está pronto para ser aplicado no mundo real.

Quais são os principais tipos de machine learning?

Os tipos de machine learning são classificados de acordo com a forma como aprendem. Entre os principais modelos, temos:

1. aprendizado supervisionado: a máquina aprende a partir de exemplos que deixam clara qual é a resposta correta. Então, o sistema passa a acertar a partir do que lhe foi mostrado;
2. aprendizado não-supervisionado: aqui, apresentamos ao computador um grande conjunto de dados sem lhe dizer o que fazer. Sua função, então, é identificar padrões, agrupando informações semelhantes;
3. aprendizado por reforço: neste modelo, o sistema aprende a partir das consequências de suas ações. Por exemplo, quando acerta uma resposta, ele é reforçado, avançando na tarefa. Por outro lado, ao errar recebe algum tipo de punição, que pode ser simplesmente não avançar. Assim, ele aprende que algumas ações devem ser tomadas, e outras, evitadas.

Cada tipo de treinamento serve a um propósito diferente. Logo, a escolha irá depender dos objetivos para os quais o sistema está sendo desenvolvido, que pode ser voltado para o marketing preditivo, recomendação de produtos, entre outros.

Qual é a relação entre IA e machine learning?

Embora inteligência artificial e machine learning estejam interligadas, tratam-se de conceitos diferentes, ao contrário do que muitos imaginam. 

Enquanto a inteligência artificial se ocupa em simular o raciocínio humano, dotando máquinas com a capacidade de “pensar”, o machine learning busca ensinar esses sistemas a realizar tarefas específicas, tomar decisões, fazer previsões etc.

Não obstante, podemos entender o machine learning como uma tecnologia que faz parte de outra maior, neste caso, a IA. Portanto, o aprendizado de máquina é uma ferramenta que amplia e impulsiona as possibilidades da inteligência artificial.

Qual a diferença entre machine learning e deep learning?

As principais diferenças entre machine learning e deep learning — ou aprendizado profundo — estão na forma como operam, em suas capacidades e aplicações. 

O machine learning, como vimos, aprende a partir de dados estruturados, podendo evoluir de forma autônoma e realizar tarefas para as quais sequer foi programado.

Entre suas aplicações mais comuns temos os sistemas de recomendação personalizada em serviços de streamings e identificação de fraudes em cartões de crédito.

Já o deep learning vai além. Entendido como uma evolução do aprendizado de máquina, pode ser aplicado a dados não estruturados e é capaz de realizar tarefas mais complexas, como o reconhecimento facial e de fala e na navegação de carros autônomos. Em contrapartida, requer mais poder de processamento computacional.

IA e machine learning no dia a dia das empresas

Já não é segredo para ninguém que a inteligência artificial está revolucionando a maneira como trabalhamos. Com diversas aplicações e ferramentas, ela é capaz de nos tornar mais produtivos, ampliando nossa performance de forma expressiva.

O machine learning é um exemplo de desdobramento da IA que viabiliza uma série de aplicações valiosas para as organizações, entre elas, temos ferramentas como chatbots inteligentes, assistentes virtuais, sistemas de recomendação, entre outros.

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