Aplicações do Machine Learning

Introdução

O aprendizado de máquina é uma das tecnologias mais interessantes que alguém já encontrou. Como fica evidente pelo nome, ele confere ao computador aquilo que o torna mais parecido com o ser humano: a capacidade de aprender. O aprendizado de máquina está sendo usado ativamente hoje, talvez em muitos mais lugares do que seria de se esperar. Provavelmente usamos um algoritmo de aprendizado dezenas de vezes, mesmo sem saber. As aplicações de aprendizado de máquina incluem:

• Mecanismo de busca na web: uma das razões pelas quais mecanismos de busca como google, bing etc funcionam tão bem é porque o sistema aprendeu como classificar as páginas por meio de um algoritmo de aprendizado complexo.
• Aplicativos de marcação de fotos: seja no Facebook ou qualquer outro aplicativo de marcação de fotos, a capacidade de marcar amigos torna isso ainda mais acontecendo. Tudo isso é possível por causa de um algoritmo de reconhecimento de rosto executado por trás do aplicativo.
• Detector de spam: nosso agente de e-mail, como Gmail ou Hotmail, faz um grande trabalho duro para nós, classificando os e-mails e movendo-os para a pasta de spam. Isso é novamente alcançado por um classificador de spam executado no back-end do aplicativo de e-mail.

Hoje, as empresas estão usando o aprendizado de máquina para melhorar as decisões de negócios, aumentar a produtividade, detectar doenças, prever o clima e fazer muito mais coisas. Com o crescimento exponencial da tecnologia, não só precisamos de melhores ferramentas para entender os dados que temos atualmente, mas também precisamos nos preparar para os dados que teremos. Para atingir esse objetivo, precisamos construir máquinas inteligentes. Podemos escrever um programa para fazer coisas simples. Mas, na maioria das vezes, conectar a inteligência com hardware é difícil. A melhor maneira de fazer isso é ter uma maneira de as próprias máquinas aprenderem as coisas. Um mecanismo de aprendizagem - se uma máquina pode aprender com a entrada, ela faz o trabalho difícil para nós. É aqui que o Machine Learning entra em ação. Alguns exemplos de aprendizado de máquina são:

• Mineração de banco de dados para o crescimento da automação: as aplicações típicas incluem dados de cliques da Web para uma melhor experiência do usuário (experiência do usuário), registros médicos para uma melhor automação em saúde, dados biológicos e muito mais.
• Aplicativos que não podem ser programados: Existem algumas tarefas que não podem ser programadas porque os computadores que usamos não são modelados dessa forma. Os exemplos incluem direção autônoma, tarefas de reconhecimento de dados não ordenados (reconhecimento facial / reconhecimento de caligrafia), processamento de linguagem natural, visão por computador etc.
• Compreendendo a aprendizagem humana: isso é o mais próximo que entendemos e imitamos o cérebro humano. É o início de uma nova revolução, A verdadeira IA. Agora, após um breve insight, vamos chegar a uma definição mais formal de aprendizado de máquina.
• Arthur Samuel (1959): “Aprendizado de máquina é um campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado.” Samuel escreveu um programa de jogo Checker que poderia aprender com o tempo. No início, poderia ser facilmente vencido. Mas, com o tempo, aprendeu toda a posição do tabuleiro que o levaria à vitória ou derrota e, portanto, tornou-se um jogador de xadrez melhor que o próprio Samuel. Esta foi uma das primeiras tentativas de definir o Aprendizado de Máquina e é um pouco menos formal.
• Tom Michel (1999): “Diz-se que um programa de computador aprende com a experiência E com relação a alguma classe de tarefas T e medida de desempenho P, se o seu desempenho nas tarefas em T, conforme medido por P, melhora com a experiência E.” Esta é uma definição mais formal e matemática. Para o programa de xadrez anterior.

No próximo tutorial, classificaremos os tipos de problemas de aprendizado de máquina e também discutiremos sobre pacotes úteis e ambiente de configuração para aprendizado de máquina e como podemos usá-lo para criar novos projetos.

Artigo escrito por Abhishek Sharma e traduzido por Acervo Lima de Machine Learning – Applications.