Desmistificando o Machine Learning

Aprendizado de máquina. Essa é uma palavra que tem um impacto! O aprendizado de máquina está na moda atualmente! E por que não séria assim? Quase todo novo desenvolvimento “atraente” no campo da Ciência da Computação e Desenvolvimento de Software em geral tem algo relacionado ao aprendizado de máquina por trás dos véus. Cortana da Microsoft - Aprendizado de Máquina. Reconhecimento de objetos e faces - Aprendizado de máquina e visão computacional. Programas avançados de melhoria de UX - Aprendizado de máquina (sim! A recomendação de produto da Amazon que você acabou de receber foi o esforço de processamento de números de algum algoritmo de aprendizado de máquina).

E nem é só isso. O aprendizado de máquina e a ciência de dados em geral estão EM TODA PARTE. É tão onipotente quanto o próprio Deus, se ele tivesse gostado de computadores! Por quê? Porque os dados estão em toda parte!

Portanto, é natural que qualquer pessoa que tenha cérebros acima da média e possa diferenciar os Paradigmas de Programação dando uma espiada no Código fique intrigada com o Aprendizado de Máquina.

Mas o que é aprendizado de máquina? E quão grande é o aprendizado de máquina? Vamos desmistificar o aprendizado de máquina de uma vez por todas. E para fazer isso, em vez de apresentar especificações técnicas, seguiremos uma abordagem “Entenda pelo Exemplo”.

Aprendizado de máquina: o que é realmente?

Bem, o Aprendizado de Máquina é um subcampo da Inteligência Artificial que evoluiu a partir da teoria do Reconhecimento de Padrões e Aprendizagem Computacional. Arthur Lee Samuel define Aprendizado de Máquina como: "Campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente".

Então, basicamente, a área de Ciência da Computação e Inteligência Artificial “aprende” com dados sem intervenção humana.

Mas essa visão tem uma falha. Como resultado dessa percepção, sempre que a palavra Aprendizado de Máquina é usada, as pessoas geralmente pensam em "IA", "Redes Neurais que podem imitar cérebros humanos (a partir de agora, isso não é possível)", Carros que dirigem sozinho e mais. Mas o aprendizado de máquina está muito além disso. Abaixo, descobrimos algumas facetas esperadas e algumas facetas geralmente não esperadas da computação moderna, onde o aprendizado de máquina está em ação.

Aprendizado de máquina: O esperado

Começaremos com alguns lugares onde você pode esperar que o aprendizado de máquina desempenhe um papel.

• Reconhecimento de fala (processamento de linguagem natural em termos mais técnicos): você conversa com Cortana em dispositivos Windows. Mas como ele entende o que você diz? Em seguida, surge o campo do Processamento de Linguagem Natural, ou PNL, que trata do estudo das interações entre Máquinas e Humanos, por meio da Lingüística. Adivinhe o que está no coração da PNL: Algoritmos e Sistemas de Aprendizado de Máquina (Modelos Ocultos de Markov sendo um).
• Visão computacional: Visão computacional é um subcampo da IA ​​que lida com a interpretação (provável) de uma máquina do mundo real. Em outras palavras, todo reconhecimento facial, reconhecimento de padrões e técnicas de reconhecimento de caracteres pertencem à visão computacional. E o Aprendizado de Máquina, mais uma vez, com sua ampla variedade de Algoritmos, está no coração da Visão Computacional.
• Carro autônomo do Google: bem. Você pode imaginar o que realmente o impulsiona. Mais vantagens do Machine Learning.

Mas essas eram aplicações esperadas. Até mesmo um pessimista teria um bom insight sobre esses feitos da tecnologia sendo trazidos à vida por alguma “magia de computador mística (e extremamente difícil) esmagadora de mente”.

Aprendizado de máquina: O inesperado

Vamos visitar alguns lugares que as pessoas normais não associam facilmente com o aprendizado de máquina:

• Recomendações de produtos da Amazon: Você já se perguntou como a Amazon sempre tem uma recomendação que tenta aliviar sua carteira. Bem, esse é um algoritmo(s) de aprendizado de máquina chamado “Sistemas de recomendação” trabalhando em segundo plano. Ele aprende as preferências pessoais de cada usuário e faz recomendações de acordo com isso.
• Youtube / Netflix: Eles funcionam exatamente como acima!
• Data Mining / Big Data: Isso pode não ser um choque para muitos. Mas Data Mining e Big Data são apenas manifestações de estudo e aprendizagem de dados em uma escala maior. E onde quer que haja o objetivo de extrair informações dos dados, você encontrará o aprendizado de máquina à espreita.
• Mercado de Capitais / Financiamento Habitacional / Imobiliário: Todos estes campos, incorporam muitos sistemas de Aprendizagem de Máquina para melhor avaliar o mercado, nomeadamente “Técnicas de Regressão”, para coisas tão medíocres como prever o preço de uma Casa, prever e analisando as tendências do mercado de ações.

Então, como você deve ter visto agora. O aprendizado de máquina realmente está em toda parte. De Pesquisa e Desenvolvimento à melhoria de negócios de Pequenas Empresas. Está em todo lugar. E, portanto, é uma opção de carreira e tanto, já que a indústria está em ascensão e o benefício não vai parar tão cedo.

Então, é isso por enquanto. Isso conclui nosso aprendizado de máquina 101. Esperamos nos encontrar novamente e, quando o fizermos, nos aprofundaremos em alguns detalhes técnicos do aprendizado de máquina, quais ferramentas são usadas no setor e como iniciar sua jornada para a proeza do aprendizado de máquina.

Artigo escrito por Sarthak Yadav e traduzido por Acervo Lima de Demystifying Machine Learning.