O machine learning (ML) é uma das áreas mais dinâmicas e revolucionárias da inteligência artificial (IA). Esta tecnologia, que permite que sistemas de computador aprendam a partir de dados e tomem decisões baseadas nessas informações, sem a necessidade de programação explícita, está a transformar vários setores de atividade. De recomendações personalizadas em plataformas de streaming e e-commerce a avanços na medicina, como diagnósticos baseados em imagens médicas, o impacto do ML é vasto. Este artigo proporciona uma visão abrangente sobre os conceitos básicos de machine learning, a sua importância e as suas aplicações práticas, além de discutir os desafios atuais e as tendências futuras.

Introdução ao machine learning      

Machine learning é uma subárea da inteligência artificial focada no desenvolvimento de algoritmos que permitem que computadores aprendam a partir de dados e façam previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para isso. O ML tem-se tornado uma das tecnologias mais transformadoras da era digital.

O que é machine learning?

O machine learning é um campo da IA que se concentra na construção de sistemas capazes de aprender a partir de dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. Em vez de serem programados explicitamente para realizar uma tarefa, os algoritmos de ML são treinados com grandes quantidades de dados e utilizam esses dados para fazer previsões ou tomar decisões. Para ajudar a compreender esta diferença podemos considerar como exemplo o cálculo da área de um retângulo. Nos métodos tradicionais, utilizamos uma fórmula fixa: multiplicamos a base pela altura. No entanto, no machine learning, o algoritmo “aprende” a calcular a área analisando muitos exemplos de retângulos com diferentes dimensões e áreas, sem recorrer à fórmula. Assim, com o passar do tempo, o sistema consegue prever a área de novos retângulos apenas com base nos padrões que identificou em exemplos anteriores.

Importância do machine learning

A importância do machine learning está a crescer rapidamente devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e encontrar insights que seriam impossíveis ou extremamente difíceis de descobrir por métodos tradicionais. Algumas razões pelas quais o machine learning pode ser relevante para as organizações e para a sociedade:

• Automação e eficiência: algoritmos de machine learning podem automatizar tarefas repetitivas e demoradas, aumentando a eficiência e libertando os colaboradores para se focarem em tarefas de maior valor acrescentado;
• Melhoria na tomada de decisões: o machine learning permite que as empresas façam previsões precisas e decisões informadas, baseadas em dados concretos e análises detalhadas;
• Personalização: tecnologias baseadas em machine learning, como sistemas de recomendação, permitem personalizar produtos e serviços para melhor responder às necessidades e preferências individuais dos utilizadores:
• Deteção de fraudes e anomalias: algoritmos de ML podem analisar padrões de comportamento para detetar atividades fraudulentas ou anómalas em tempo real;
• Inovação: a aplicação de machine learning está a impulsionar a inovação em diversos campos, incluindo saúde, finanças, transporte e entretenimento, abrindo novas oportunidades.

O machine learning está a tornar-se uma ferramenta essencial dentro das tecnologias modernas, oferecendo soluções avançadas e eficientes para problemas complexos e desempenhando um papel vital na transformação digital.

Elementos-chave do machine learning

Para se compreender o machine learning e o seu funcionamento, é importante conhecer os seus elementos-chave, que são os fundamentos para o desenvolvimento e avaliação de modelos. Esses elementos incluem a representação, avaliação e otimização. Cada um deles desempenha um papel essencial na construção de sistemas eficazes de ML.

Representação

A representação em machine learning refere-se à forma como os dados são formatados e preparados para serem processados por algoritmos de ML. A qualidade da representação dos dados pode ter um impacto significativo no desempenho do modelo. A representação inclui a escolha de características (features) e a maneira como essas caraterísticas são codificadas.

Avaliação       

A avaliação é o processo de medir a performance dos modelos de machine learning. É crucial para diferenciar modelos bons de modelos frágeis e garantir que o modelo selecionado funcione bem com dados reais. As métricas de avaliação comuns incluem:

• Exatidão: a proporção de previsões corretas feitas pelo modelo;
• Precisão e Recall: métricas usadas para avaliar a performance em cenários de classificação, especialmente quando as classes são desequilibradas;
• Matriz de confusão: uma tabela que permite a visualização do desempenho do modelo classificando exemplos corretamente e incorretamente.

A escolha da métrica de avaliação depende do problema específico e dos objetivos do modelo. Uma avaliação cuidadosa garante que o modelo generalize bem para novos dados.

Otimização

A otimização em machine learning refere-se ao processo de ajustar os parâmetros de um modelo para melhorar o seu desempenho. Este processo envolve a minimização de uma função de custo ou a maximização de uma função de recompensa, dependendo do problema. Algumas técnicas de otimização:

• Método do gradiente (Batch Gradient Descent): método iterativo de otimização que ajusta os parâmetros do modelo na direção do gradiente negativo da função de custo;
• Método do gradiente estocástico (Stochastic Gradient Descent): variante do gradiente descendente que atualiza os parâmetros para cada exemplo de treino, tornando-o mais rápido para grandes conjuntos de dados;
• Métodos de otimização avançados: técnicas como Adam, RMSprop e AdaGrad, que ajustam dinamicamente as taxas de aprendizagem e melhoram a eficiência da convergência.

A otimização é essencial para garantir que o modelo alcança um desempenho ideal, equilibrando a complexidade do modelo e a capacidade de generalização.

Aplicações & tipos de machine learning

O machine learning tem uma vasta gama de aplicações que abrangem diversos campos, desde a saúde até às finanças, passando pelo transporte e entretenimento. A capacidade dos algoritmos de ML de analisar grandes volumes de dados e extrair insights tornou esta tecnologia indispensável para a inovação e eficiência em muitas indústrias. Existem diferentes tipos de machine learning, cada um adequado a diferentes tipos de problemas e dados. De seguida, vamos explorar algumas das principais aplicações do ML e os diferentes tipos de técnicas utilizadas para resolver problemas.

Quais são algumas aplicações de machine learning?    

O machine learning tem uma ampla gama de aplicações em diversos campos. Aqui estão algumas das principais:

• Reconhecimento de imagem: deteção de doenças a partir de imagens médicas, como radiografias e ressonâncias magnéticas, e reconhecimento facial utilizado em segurança, autenticação e redes sociais;
• Processamento de linguagem natural (PLN): tradução automática de texto ou fala, assistentes virtuais que entendem e respondem a comandos de voz, e análise de sentimentos que avalia opiniões e sentimentos de clientes;
• Previsão e análise de dados: previsão financeira que permite a análise de mercados e a previsão de preços de ações, além da avaliação e mitigação de riscos em seguros e empréstimos;
• Veículos autónomos: veículos que podem dirigir de forma autónoma usando sensores e algoritmos de machine learning, e drones usados para entrega, vigilância e mapeamento;
• Recomendação de produtos: sistemas de recomendação para e-commerce que sugerem produtos aos utilizadores com base no seu histórico de compras, e para streaming de media que sugerem filmes, séries e músicas;
• Deteção de fraude: identificação de padrões de fraude em transações bancárias e cartões de crédito, e deteção de atividades suspeitas e ciberataques;
• Aplicações da IA generativa: as técnicas de ML podem ser usadas na criação de aplicações de IA Generativa, que incluem a geração automática de texto, imagens e música;
• Melhoria contínua e inovação: a IA e a melhoria contínua estão intimamente ligadas, pois a IA, e o ML mais especificamente, podem ser utilizados na melhoria contínua de processos e produtos, permitindo otimizações constantes baseadas em dados e feedback em tempo real.

Diferentes tipos de machine learning

Os tipos de machine learning podem ser classificados com base no tipo de dados disponíveis e na tarefa que se deseja realizar. Os principais tipos incluem Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não Supervisionada e Aprendizagem por Reforço. Cada um desses tipos tem as suas próprias características e aplicações específicas.

Figura 1 –  Tipos de machine learning

Aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, para cada entrada no conjunto de dados, existe uma saída correspondente conhecida. O objetivo do modelo é aprender a mapear as entradas para as saídas corretas. Alguns exemplos de aplicações:

• Previsão de vendas: estimar as vendas futuras com base em dados históricos;
• Diagnóstico médico: identificar doenças a partir de exames médicos rotulados.

Aprendizagem não supervisionada

Na aprendizagem não supervisionada, o modelo é treinado com dados que não possuem rótulos. O objetivo é encontrar padrões ou estruturas ocultas nos dados. Exemplos de aplicações:

• Segmentação de clientes: agrupar clientes com comportamentos semelhantes para campanhas de marketing direcionadas;
• Deteção de anomalias: identificar transações financeiras incomuns que possam indicar fraude.

Aprendizagem semi-supervisionada

A aprendizagem semi-supervisionada é um meio-termo entre a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada. Nesta abordagem, o modelo é treinado com um pequeno conjunto de dados rotulados e um grande conjunto de dados não rotulados. Essa técnica é útil quando a rotulagem dos dados é cara ou demorada. Aplicações incluem:

• Reconhecimento de imagens: melhorar a precisão de modelos de reconhecimento de imagens com poucos dados rotulados;
• Processamento de linguagem natural: desenvolver modelos de linguagem com grandes quantidades de texto não rotulado e um pequeno conjunto de texto rotulado.

Aprendizagem por reforço

Na aprendizagem por reforço, um agente aprende a tomar decisões através da interação com um ambiente dinâmico. O agente recebe recompensas ou punições com base nas ações que realiza, e o objetivo é maximizar a recompensa acumulada ao longo do tempo. É utilizada em aplicações como:

• Robótica: treinar robôs para realizar tarefas complexas, como andar ou manipular objetos;
• Jogos: desenvolver agentes que podem jogar jogos de vídeo ou de tabuleiro em níveis superiores aos humanos.

Estes diferentes tipos de machine learning oferecem uma ampla gama de ferramentas e técnicas para abordar problemas variados, cada um com vantagens e limitações específicas. A escolha do tipo apropriado depende do problema em questão, do tipo de dados disponível e dos objetivos desejados.

Machine learning na prática

Implementar machine learning na prática envolve uma série de etapas e o uso de diversas ferramentas e técnicas para garantir que os modelos sejam eficazes e precisos. De seguida, detalhamos o processo de implementação e as ferramentas mais comuns utilizadas.

Etapas para implementar o machine learning

Implementar um projeto de machine learning envolve várias etapas críticas, desde a recolha de dados até a implementação do modelo final. Vamos explorar essas etapas em detalhe.

Recolha e preparação de dados  

A primeira etapa essencial para implementar machine learning é a recolha e preparação dos dados. Este processo envolve várias sub-etapas:

• Recolha de dados: o primeiro passo é reunir dados relevantes que serão usados para treinar e testar o modelo. Isso pode incluir dados históricos de sistemas internos, dados de sensores, dados de redes sociais, entre outros;
• Limpeza de dados: os dados brutos geralmente contêm ruído, valores ausentes e inconsistências. A limpeza de dados é crucial para remover esses problemas e garantir a qualidade dos dados;
• Transformação de dados: esta etapa envolve a normalização e transformação dos dados num formato adequado para o modelo. Isso pode incluir a conversão de variáveis categóricas em variáveis dummy, escalonamento de características, etc.;
• Divisão de dados: dividir os dados em conjuntos de treino, validação e teste para avaliar a performance do modelo.

Treino e avaliação do modelo

Após a preparação dos dados, a próxima etapa é o treino e avaliação do modelo de machine learning:

• Seleção de modelos: escolher o algoritmo de machine learning mais adequado para o problema, como regressão, árvores de decisão, redes neurais, etc.;
• Treino do modelo: utilizar o conjunto de dados de treino para ensinar o modelo a reconhecer padrões nos dados;
• Avaliação do modelo: avaliar o desempenho do modelo usando o conjunto de validação, aplicando métricas como exatidão, precisão, recall, F1-score, entre outras. A matriz de confusão é frequentemente utilizada para entender o desempenho de modelos de classificação.

Ajuste de hiperparâmetros e previsões    

Após a avaliação inicial, é frequentemente necessário ajustar o modelo para otimizar o seu desempenho:

• Ajuste de hiperparâmetros: utilizar técnicas como grid search ou random search para encontrar a melhor combinação de hiperparâmetros que maximize a performance do modelo;
• Validação cruzada: dividir o conjunto de dados em múltiplas partes e treinar o modelo várias vezes, cada vez usando uma parte diferente como conjunto de teste, para garantir que o modelo generaliza bem;
• Previsões: utilizar o modelo treinado e ajustado para fazer previsões em novos dados, aplicando-o em situações práticas e reais.

Desafios e futuro do machine learning

A área do machine learning é dinâmica e com diversas oportunidades, mas também implica inúmeros desafios que devem ser superados para alcançar o seu pleno potencial. Além disso, as tendências futuras indicam um caminho promissor para o avanço desta tecnologia.

Desafios e soluções comuns    

Implementar e manter soluções de machine learning eficazes envolve ultrapassar vários desafios. Alguns dos principais desafios e as suas possíveis soluções incluem:

• Qualidade dos dados: dados de baixa qualidade, como dados incompletos, ruidosos ou desbalanceados, podem comprometer a eficácia dos modelos de ML. A solução passa por implementar técnicas de limpeza e pré-processamento de dados, utilizar métodos de balanceamento de classes como oversampling e undersampling, e aplicar técnicas de data augmentation;
• Sobreajuste (Overfitting): modelos muito complexos podem aprender padrões específicos dos dados de treino, resultando em baixa performance em novos dados. A solução pode passar por utilizar técnicas de regularização, aplicar validação cruzada e simplificar a complexidade do modelo, além de aumentar a quantidade de dados de treino;
• Interpretação de modelos: algoritmos de machine learning, especialmente redes neurais profundas, podem ser difíceis de interpretar, dificultando a compreensão de como as decisões são tomadas. Pode-se utilizar métodos de explicabilidade e interpretabilidade de modelos, como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) e SHAP (SHapley Additive exPlanations), para melhorar a transparência;
• Segurança e privacidade: a utilização de dados sensíveis em machine learning levanta preocupações sobre segurança e privacidade. A solução passa por implementar técnicas de privacidade diferencial e aprendizagem federada (Federated Learning) para proteger dados pessoais, além de seguir regulamentações e boas práticas de segurança de dados;
• Escalabilidade: treinar e implementar modelos em grandes volumes de dados e em tempo real pode ser desafiador. A solução pode basear-se na utilização de infraestruturas de computação distribuída e em nuvem e frameworks de machine learning escaláveis.

Tendências futuras

As tendências futuras no campo do machine learning indicam avanços emocionantes e a contínua evolução dessa tecnologia. Algumas dessas tendências incluem:

• Aprendizagem automática (AutoML): a automação de tarefas de machine learning, desde a seleção de modelos até a otimização de hiperparâmetros, continuará a crescer, tornando a tecnologia mais acessível e eficiente;
• Deep learning: o desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais mais sofisticadas, como Transformers, e a aplicação de deep learning em áreas emergentes como geração de texto e imagem, continuarão a impulsionar inovações;
• Explainable AI: a procura por modelos de machine learning mais transparentes e interpretáveis levará ao desenvolvimento de novas técnicas de explicabilidade que ajudarão a construir confiança e aceitação nas soluções de AI;
• IA e ética: a crescente consciencialização sobre as implicações éticas da inteligência artificial incentivará a criação de diretrizes e regulamentações para garantir o uso responsável e justo da tecnologia;
• Aprendizagem contínua e adaptativa: modelos que podem aprender e adaptar-se continuamente a novos dados, sem a necessidade de re-treino completo, serão cada vez mais importantes em ambientes dinâmicos.

Estas tendências apontam para um futuro onde o machine learning será ainda mais integrado nas vidas diárias, impulsionando inovações e melhorando processos em diversos setores, enquanto ultrapassa os desafios atuais.

Ainda tem algumas dúvidas sobre os conceitos básicos de machine learning?

Machine learning vs. programação tradicional

A principal diferença entre machine learning e programação tradicional reside na forma como os problemas são resolvidos:

• Programação tradicional: envolve a escrita de código explícito para cada tarefa específica. O programador define regras e lógicas precisas para cada possível entrada e cenário;
• Machine learning: em vez de programar explicitamente cada regra, o modelo de ML aprende padrões e lógicas a partir de dados. O algoritmo é treinado com um conjunto de dados e ajusta os seus parâmetros internos para realizar previsões ou classificações.

Quais são os 4 tipos de machine learning?

Os quatro principais tipos de machine learning são:

• Aprendizagem supervisionada: o modelo é treinado com dados rotulados, onde cada entrada é associada a uma saída específica;
• Aprendizagem não supervisionada: o modelo é treinado com dados não rotulados e deve encontrar padrões e estruturas ocultas nesses dados;
• Aprendizagem semi-supervisionada: combina uma pequena quantidade de dados rotulados com uma grande quantidade de dados não rotulados durante o treino;
• Aprendizagem por reforço: um agente aprende a tomar decisões através da interação com um ambiente, recebendo recompensas ou punições com base nas ações realizadas.

Qual é a diferença entre IA e ML?

A Inteligência Artificial é um campo amplo da ciência da computação focado na criação de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Inclui uma variedade de técnicas, como lógica, programação simbólica, sistemas baseados em regras, e machine learning. ML é uma subárea da IA que se concentra em permitir que os sistemas aprendam a partir de dados. Em vez de programar regras específicas, os sistemas de ML desenvolvem as suas próprias regras com base nos dados de entrada e saída fornecidos durante o treino.

Qual é o objetivo do machine learning?

O objetivo do machine learning é desenvolver algoritmos e modelos que possam aprender a partir de dados e fazer previsões ou tomar decisões com base nesses dados. O ML permite:

• Automatizar tarefas: reduzir a necessidade de intervenção humana em tarefas repetitivas ou complexas;
• Identificar padrões: descobrir relações ocultas e padrões em grandes conjuntos de dados;
• Fazer previsões: prever resultados futuros com base em dados históricos, como prever a procura de produtos ou a ocorrência de falhas;
• Melhorar decisões: apoiar a tomada de decisão informada em várias indústrias, como finanças, saúde, marketing, entre outras.