O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é uma pequena área de aplicação da Inteligência Artificial, na qual as máquinas aprendem automaticamente com as operações e se refinam para obter melhores resultados. Com base nos dados coletados, as máquinas tendem a trabalhar para melhorar os programas de computador alinhados com a saída necessária. Devido a essa capacidade de uma máquina aprender sozinho, a programação explícita desses computadores não é necessária. Ele já penetrou em nossas vidas em todos os lugares sem que saibamos. Praticamente todas as máquinas que usamos e as máquinas de tecnologia avançada que estamos testemunhando na última década incorporaram o aprendizado de máquina para melhorar a qualidade dos produtos. Alguns exemplos de aprendizado de máquina são carros autônomos, pesquisas avançadas na Web, reconhecimento de fala.
O principal objetivo dos seres humanos é desenvolver o algoritmo de aprendizado das máquinas de uma maneira que ajude as máquinas a aprender automaticamente, sem nenhum tipo de intervenção humana. O aprendizado depende dos dados fornecidos, onde as máquinas observam e reconhecem alguns padrões e tendências. A cada novo ponto de dados, o entendimento da máquina melhora e a saída é mais alinhada e confiável. Os dados podem ser valores numéricos, experiências diretas, imagens etc., o que também contribui para a maneira como abordamos qualquer problema que queríamos corrigir com a ajuda do aprendizado de máquina. Além disso, existem diferentes tipos de abordagens de aprendizado de máquina com base no tipo de saída necessário.
Diferença entre programação convencional e aprendizado de máquina
Programação convencional = Lógica é programada + Dados são inseridos + Lógica é executada nos dados + Saída
Machine Learning = Os dados são inseridos + A saída esperada é inserida + Execute-a na máquina para treinar o algoritmo de entrada para saída, em suma, deixe-a criar sua própria lógica para alcançar da entrada para a saída + Algoritmo treinado usado nos dados de teste para previsão
Métodos de aprendizado de máquina
Temos quatro tipos principais de Métodos de aprendizado de máquina com base no tipo de aprendizado que esperamos dos algoritmos:
1. Aprendizado de Máquina Supervisionado
Os algoritmos de aprendizado supervisionado são usados quando a saída é classificada ou rotulada. Esses algoritmos aprendem com os dados passados que são inseridos, chamados de dados de treinamento, executam sua análise e os utilizam para prever eventos futuros de quaisquer novos dados nas classificações conhecidas. A previsão precisa dos dados de teste requer que dados grandes tenham uma compreensão suficiente dos padrões. O algoritmo pode ser treinado ainda mais, comparando as saídas de treinamento com as reais e usando os erros para modificação dos algoritmos.
Exemplo da vida real:
- Classificação de imagem - O algoritmo é desenhado ao alimentar dados de imagem rotulados. Um algoritmo é treinado e espera-se que, no caso da nova imagem, o algoritmo a classifique corretamente.
- Previsão de mercado - É também chamado de regressão. Dados históricos do mercado de negócios são alimentados no computador. Com o algoritmo de análise e regressão, é previsto um novo preço para o futuro, dependendo das variáveis.
Vamos para os próximos tipos principais de Métodos de aprendizado de máquina.
2. Aprendizado de máquina não supervisionado
Algoritmos de aprendizado não supervisionado são usados quando desconhecemos os resultados finais e a classificação ou os resultados rotulados não estão à nossa disposição. Esses algoritmos estudam e geram uma função para descrever padrões completamente ocultos e não rotulados. Portanto, não há saída correta, mas estuda os dados para fornecer estruturas desconhecidas em dados não rotulados.
Exemplo da vida real:
- Clustering - Dados com características semelhantes são solicitados a agrupar pelo algoritmo, esse agrupamento é chamado de clusters. Isso se mostra útil no estudo desses grupos, que pode ser aplicado a todos os dados em um cluster mais ou menos.
- Dados de alta dimensão - Normalmente, não é fácil trabalhar com dados de alta dimensão. Com a ajuda do aprendizado não supervisionado, a visualização de dados de alta dimensão se torna possível
- Modelos Generativos - Depois que seu algoritmo analisa e apresenta a distribuição de probabilidade da entrada, ele pode ser usado para gerar novos dados. Isso prova ser muito útil em casos de dados ausentes.
3. Aprendizado de Máquina de Reforço
Esse tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usa o método de tentativa e erro para produzir a saída com base na maior eficiência da função. A saída é comparada para descobrir erros e feedback que são retornados ao sistema para melhorar ou maximizar seu desempenho. O modelo é fornecido com recompensas que são basicamente feedback e punições em suas operações enquanto se executa uma meta específica.
4. Aprendizado de máquina semi-supervisionado
Esses algoritmos normalmente realizam dados rotulados e não rotulados, onde a quantidade de dados não rotulados é grande quando comparada aos dados rotulados. Como ele trabalha com algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, é chamado de aprendizado de máquina semi-supervisionado. Os sistemas que usam esses modelos têm melhor precisão de aprendizado.
Exemplo - Um arquivo de imagens pode conter apenas alguns dados rotulados, por exemplo. Cão, gato, rato e uma grande porção de imagens permanecem sem rótulo.
Modelos baseados no tipo de saídas dos algoritmos
Abaixo estão os tipos de modelos de aprendizado de máquina com base no tipo de resultados que esperamos dos algoritmos:
1. Classificação
Há uma divisão de classes das entradas, o sistema produz um modelo a partir de dados de treinamento em que atribui novas entradas a uma dessas classes
Ela cai sob a égide do aprendizado supervisionado. Um exemplo da vida real pode ser a filtragem de spam, onde os e-mails são a entrada classificada como "spam" ou "sem spam".
2. Regressão
O algoritmo de regressão também faz parte do aprendizado supervisionado, mas a diferença é que os resultados são variáveis contínuas e não discretas.
Exemplo - Previsão de preços da habitação usando dados passados
3. Redução de dimensionalidade
Esse tipo de aprendizado de máquina está relacionado à análise de entradas e reduzi-las a apenas as relevantes para uso no desenvolvimento de modelos. Seleção de recursos, ou seja, seleção de entrada e extração de recursos, são outros tópicos que devem ser considerados para melhor compreensão da redução de dimensionalidade.
Com base nas diferentes abordagens acima, existem vários algoritmos a serem considerados. Alguns algoritmos muito comuns são regressão linear e logística, vizinhos mais próximos de K, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte, floresta aleatória etc. Com a ajuda desses algoritmos, problemas complexos de decisão podem ter um senso de direção com base em uma enorme quantidade de dados . Para atingir essa precisão e oportunidades, é necessário fornecer recursos adicionais e tempo. O aprendizado de máquina usado junto com a inteligência artificial e outras tecnologias é mais eficaz para processar informações.
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