Introdução ao aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina (ML) é uma arte de desenvolver algoritmos sem programar explicitamente. Nas últimas duas décadas, foram gerados exabytes de dados e a maioria dos setores foi totalmente digitalizada. Esses dados existentes são usados pelos algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para desenvolver modelos preditivos e automatizar várias tarefas demoradas.
Vamos ver como os algoritmos ML diferem dos algoritmos programados baseados em lógica:
Para um algoritmo baseado em lógica, o fluxo é bem definido e conhecido com antecedência, no entanto, existem vários cenários da vida real (como a classificação de imagens) em que a lógica não pode ser definida. Nesses casos, o aprendizado de máquina provou ser extremamente útil. As técnicas de aprendizado de máquina utilizam parâmetros de entrada e dados de saída de referência esperados e geram lógica que é então implantada na produção.
Principais componentes da introdução ao aprendizado de máquina:
O aprendizado de máquina é subdividido nas seguintes categorias:
1. Aprendizado de Máquina Supervisionado
O algoritmo ML supervisionado leva os dados de entrada (recursos) junto com os dados de saída rotulados na entrada. Eles são usados principalmente para tarefas de classificação e regressão.
Classificação:
- Decisão de Elegibilidade do Empréstimo : Automatize o processo de aprovação de empréstimos usando dados anteriores com parâmetros como idade, renda, educação, cidade etc. para decidir se o empréstimo do solicitante pode ser aprovado.
Regressão:
- Previsão de Preço da Casa: Preveja o preço da casa usando recursos como tamanho da casa, idade da casa, número de quartos, localidade etc.
2. Aprendizado de máquina não supervisionado
As técnicas de ML não supervisionadas não requerem dados rotulados e são usadas para agrupar dados em diferentes segmentos com base nos recursos de entrada.
Exemplo: para separar um grupo de 100 pessoas em 5 grupos, os recursos de entrada podem incluir interesses, hobbies, conexões sociais, etc.
Aplicações de Machine Learning
Na década passada, a introdução ao aprendizado de máquina transformou vários setores, incluindo saúde, mídia social, marketing digital, imóveis, logística, cadeia de suprimentos e manufatura. Os pioneiros nessas indústrias já obtiveram lucros significativos. Há uma demanda crescente por uma força de trabalho qualificada com aprendizado de máquina, além de conhecimento de domínio.
A seguir, são apresentadas algumas aplicações nas quais as técnicas de ML tiveram um papel significativo:
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Classificação de spam:
Para classificar o correio como spam / não spam, usando respostas rotuladas com dados como conteúdo da mensagem, uso do vocabulário usado em emails promocionais, endereço de email do remetente, IP do remetente, uso de hiperlinks, pontuação numérica etc.
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Detecção de câncer:
O ML está sendo cada vez mais utilizado na área da saúde para diagnóstico e até para detecção de câncer usando dados médicos de pacientes anteriores. Para a detecção do câncer de mama, o algoritmo de treinamento aceita entradas como tamanho do tumor, raio, curvatura e perímetro como entrada. Na saída, temos a probabilidade de o tumor ser maligno ou não.
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Previsão de vendas :
Um número crescente de fornecedores está digitalizando seus registros, muitos deles começaram a usar ferramentas de aprendizado de máquina para prever as vendas de um item específico em uma determinada semana, para que possam estocar uma quantidade suficiente de estoque. Introdução As técnicas de aprendizado de máquina usariam dados das vendas do ano anterior para itens diferentes, encontrariam padrões para variações sazonais e forneceriam previsões específicas para a venda de determinados itens. Também podemos identificar itens de baixo desempenho em termos de vendas.
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Reconhecimento de Rosto:
Você provavelmente observou ao fazer upload de fotos no Facebook que marca os rostos dos seus amigos nos nomes deles. Na máquina de back-end / os algoritmos de aprendizado profundo estão fazendo esse trabalho. A mesma introdução fundamental aos princípios de aprendizado de máquina também é usada para reconhecimento de rosto, onde imagens faciais de entrada são alimentadas e redes neurais são treinadas para classificar essas imagens.
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Classificação do texto:
Com o aumento da população on-line, tornou-se obrigatório para sites / empresas de mídia social como Twitter, Facebook e Quora implantar sistemas baseados em classificação de texto. O Twitter / Quora usa isso para identificar comentários / postagens de ódio. Algumas empresas de notícias também usam algoritmos de classificação de texto para agrupar artigos de notícias semelhantes.
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Interpretação de áudio / voz:
Você já se perguntou como dispositivos como Alexa, Siri e Google estão se tornando inteligentes dia a dia na compreensão de dados de áudio em diferentes idiomas com diferentes sotaques. Uma enorme quantidade de dados é treinada nesses dispositivos para introduzir as técnicas de aprendizado de máquina, o que torna possível.
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Sistemas de detecção de fraudes:
Os sistemas de detecção de fraude baseados em ML são implantados por várias empresas de comércio eletrônico para identificar clientes criando pedidos falsos e também eliminar fornecedores que vendem produtos falsificados na plataforma. Os setores bancários e outras startups de tecnologia financeira confiam bastante nas técnicas de ML para detectar transações de fraude
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Mecanismos de recomendação
A Netflix usa ML não supervisionado para recomendar filmes, enquanto a Amazon o recomenda para comprar produtos.
Vantagens
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Automatize tarefas demoradas:
Os aplicativos baseados em ML automatizaram várias tarefas, como tomada de decisão de baixo nível, entrada de dados, tele-chamada e processos de aprovação de empréstimos.
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Economia de custo:
Uma vez desenvolvido e colocado em produção, o algoritmo pode causar uma economia significativa de custos, já que o trabalho humano e a tomada de decisões são mínimos.
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Tempo de resposta:
Para muitas aplicações, o tempo total é de suma importância. A ML conseguiu reduzir o tempo em domínios como reivindicações de seguro automóvel, nas quais o usuário carrega imagens e o valor do seguro é calculado. Também ajudou as empresas de comércio eletrônico a lidar com retornos do estoque vendido.
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Tomada de decisão baseada em dados:
Não apenas as empresas, mas muitos governos confiam na ML para tomar decisões ao decidir em quais projetos investir e como utilizar da melhor maneira possível os recursos existentes.
Desvantagens
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Os algoritmos de ML podem ser tendenciosos:
Muitas vezes, os dados de entrada para o algoritmo ML são influenciados por um gênero específico, raça, país, casta etc. Isso resulta em algoritmos de ML que propagam preconceitos indesejados no processo de tomada de decisão. Isso foi observado em alguns aplicativos que implementaram processos de admissão de escolas / faculdades semelhantes a ML e recomendações de mídia social.
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Exija dados grandes para obter uma precisão aceitável:
Embora as pessoas possam aprender facilmente para pequenos conjuntos de dados, para alguns aplicativos, a introdução ao aprendizado de máquina exige grandes quantidades de dados para obter precisão suficiente.
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Manipular a decisão do usuário:
Recentemente, a Cambridge Analytica, uma empresa de análise usou algoritmos ML nas mídias sociais para direcionar e influenciar a decisão dos eleitores.
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Atualmente, a introdução ao algoritmo de aprendizado de máquina pode ser bem adequada para o futuro:
A técnica de ML treinada no conjunto de dados atual pode não ser adequada para o futuro, pois a distribuição de entrada pode mudar significativamente ao longo do tempo. Uma das medidas preventivas para superar isso é treinar o modelo periodicamente.
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Este foi um guia para Introdução ao Machine Learning. Aqui discutimos o aprendizado de máquina com os pontos e características básicos da introdução ao aprendizado de máquina. Você também pode consultar os seguintes artigos:
- Técnicas de aprendizado de máquina
- Aprendizado de máquina versus rede neural
- Carreiras em Machine Learning
- Diferença entre Big Data Vs Machine Learning
- Aprendizado de máquina com hiperparâmetro