O Machine Learning (ML) está a revolucionar diversos setores ao permitir que sistemas computacionais aprendam e tomem decisões baseadas em dados. Desde a identificação de fraudes financeiras até à personalização de recomendações de produtos, as técnicas de ML têm sido essenciais para a inovação e para a eficiência operacional. Este artigo explora os diferentes tipos de machine learning e discute as suas aplicações práticas e as vantagens e desafios associados a cada uma dessas abordagens. Ao conhecer as capacidades de cada tipo de ML, as empresas podem aplicar melhor estas tecnologias para resolver problemas complexos e obter insights importantes.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é um ramo da inteligência artificial (IA) que envolve a criação de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os computadores realizem tarefas específicas sem serem explicitamente programados para isso. Em outras palavras, em vez de seguir instruções detalhadas passo a passo, os computadores aprendem a partir de dados e experiências passadas. Isto permite que façam previsões ou tomem decisões com base em novos dados.

A principal ideia por trás do ML é que os sistemas podem identificar padrões e correlações desconhecidas em grandes quantidades de dados e, com o tempo, melhorar a sua capacidade de realizar tarefas específicas. A aprendizagem é feita através da alimentação de grandes conjuntos de dados e do uso de algoritmos que ajustam os modelos para melhor representar as relações entre eles.

Tipos de Machine Learning

Existem vários tipos de machine learning que podem ser amplamente classificados em quatro categorias principais:

• Aprendizagem Supervisionada: Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo é treinado num conjunto de dados rotulados. Isso significa que cada exemplo de treino é composto por um conjunto de inputs e outputs devidamente identificados e classificados. O objetivo do algoritmo é aprender a mapear a relação entre as entradas (inputs) e saídas (outputs) com base nos exemplos fornecidos;
• Aprendizagem Não Supervisionada: Na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo é treinado em dados sem rótulos. O objetivo é descobrir estruturas ocultas nos dados. Sem respostas fornecidas, o algoritmo tenta agrupar ou reduzir a dimensionalidade dos dados de forma a extrair insights potencialmente relevantes;
• Aprendizagem Semi-Supervisionada: A aprendizagem semi-supervisionada é uma abordagem intermédia que utiliza tanto dados rotulados como não rotulados para treinar algoritmos. Normalmente, é usada uma pequena quantidade de dados rotulados em conjunto com uma grande quantidade de dados não rotulados. É útil quando a rotulagem de dados é cara ou demorada;
• Aprendizagem por Reforço: Na aprendizagem por reforço, ao invés de correlacionar variáveis de entrada com parâmetros de saída, o algoritmo aprende a tomar decisões através da interação com um ambiente dinâmico. Desta forma, o algoritmo recebe recompensas ou punições com base nas ações que realiza e o objetivo é maximizar a recompensa cumulativa ao longo do tempo.

Estes tipos de machine learning permitem a aplicação de técnicas de ML numa ampla gama de problemas, desde previsões financeiras até à criação de sistemas autónomos.

Aprendizagem Supervisionada

A aprendizagem supervisionada é uma das abordagens mais comuns e amplamente utilizadas no campo do machine learning. Nesta técnica, os algoritmos são treinados usando um conjunto de dados rotulados, onde cada entrada é associada a uma saída desejada. O objetivo é fazer com que o modelo aprenda a partir desses exemplos para que faça previsões precisas ou tome decisões quando novos dados são apresentados.

Aplicações da Aprendizagem Supervisionada

A aprendizagem supervisionada tem uma ampla gama de aplicações em diversos setores, incluindo:

• Classificação de E-mails de Spam: Identificar e-mails indesejados e classificá-los como spam ou não spam;
• Deteção de Fraudes: Identificar transações fraudulentas em tempo real em sistemas financeiros;
• Reconhecimento e Classificação de Imagens: Classificar imagens em categorias, como identificar objetos ou faces em fotos;
• Previsão de Vendas: Prever o volume de vendas futuras com base em dados históricos;
• Análise de Sentimentos: Determinar o sentimento (positivo, negativo ou neutro) de textos, como, por exemplo, análises de produtos ou comentários nas redes sociais;
• Sistemas de Recomendação: Sugerir produtos ou conteúdos com base no histórico de preferências dos usuários;
• Conversão da Fala em Texto: Converter a linguagem falada em texto escrito;
• Diagnóstico Médico: Auxiliar na identificação de doenças com base em sintomas e exames médicos.

Vantagens

A aprendizagem supervisionada oferece várias vantagens, das quais destacamos:

• Precisão: Os modelos supervisionados podem ser muito precisos, desde que treinados com dados de boa qualidade;
• Versatilidade: Pode ser aplicada a uma ampla gama de problemas de classificação e regressão;
• Interpretação: Os processos de tomada de decisão são geralmente fáceis de interpretar e explicar.

Desafios

Apesar das suas vantagens, a aprendizagem supervisionada também apresenta alguns desafios:

• Necessidade de Dados Rotulados: Requer uma grande quantidade de dados rotulados, o que pode ser caro e demorado para obter;
• Overfitting: Há o risco de o modelo se ajustar demais aos dados de treino, o que prejudica o seu desempenho em novos dados;
• Bias nos Dados: Se os dados de treino estiverem enviesados, o modelo resultante também será enviesado;
• Atualização de Modelos: Os modelos podem precisar de ser regularmente atualizados com novos dados para manter a precisão.

Aprendizagem Não Supervisionada

A aprendizagem não supervisionada é uma abordagem do machine learning onde os algoritmos são treinados utilizando dados que não possuem rótulos. Contrariamente à aprendizagem supervisionada, onde cada entrada tem uma saída correspondente conhecida, na aprendizagem não supervisionada o objetivo é identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados. Isto pode incluir agrupamento de dados em categorias ou a redução da dimensionalidade dos dados para simplificação e visualização. As duas categorias principais de aprendizagem não supervisionada são o clustering e as regras de associação.

Aplicações da Aprendizagem Não Supervisionada

A aprendizagem não supervisionada é amplamente utilizada em várias áreas, incluindo:

• Agrupamento de Clientes: Segmentar clientes em grupos com comportamentos ou características semelhantes para estratégias de marketing direcionadas;
• Recomendação de Produtos: Descobrir padrões de compra que ajudam a sugerir produtos relevantes aos utilizadores;
• Análise de Comunidades em Redes Sociais: Identificar comunidades e influenciadores em redes sociais, analisando a estrutura das ligações entre os utilizadores;
• Deteção de Anomalias: Identificar transações incomuns ou fraudulentas que não se encaixam nos padrões normais de dados;
• Compressão de Dados: Reduzir a dimensionalidade dos dados para facilitar o armazenamento e a análise, como técnicas de compressão de imagem;
• Análise Genética: Identificar padrões em sequências de DNA para pesquisa genética e biomédica.

Vantagens

A aprendizagem não supervisionada possui diversas vantagens:

• Exploração de Dados: Permite a descoberta de padrões escondidos e insights em dados não rotulados;
• Redução de Custos: Não requer dados rotulados, ajudando a economizar tempo e recursos necessários para rotulagem manual;
• Adaptabilidade: Pode ser aplicada a novos conjuntos de dados sem a necessidade de rótulos, tornando-a flexível para diferentes aplicações;
• Identificação de Anomalias: Eficaz na deteção de outliers e anomalias que podem não ser evidentes em dados rotulados.

Desafios

Porém, a aprendizagem não supervisionada também enfrenta desafios:

• Interpretação de Resultados: Os resultados podem ser difíceis de interpretar, uma vez que não há rótulos para validar as conclusões;
• Complexidade Computacional: Os algoritmos podem ser computacionalmente complexos, especialmente para grandes conjuntos de dados;
• Qualidade dos Dados: A eficácia depende da qualidade e da representatividade dos dados de entrada;
• Risco de Agrupamentos Arbitrários: Sem rótulos, há o risco de agrupar dados de forma que não faça sentido prático.                         

Aprendizagem Semi-Supervisionada

A aprendizagem semi-supervisionada é uma abordagem intermédia entre a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada. Ela utiliza tanto dados rotulados como não rotulados para treinar algoritmos. Normalmente, uma pequena quantidade de dados rotulados é combinada com uma grande quantidade de dados não rotulados. Este método é especialmente útil em situações onde a obtenção de dados rotulados é cara ou demorada, mas há uma abundância de dados não rotulados disponíveis.

Aplicações da Aprendizagem Semi-Supervisionada           

A aprendizagem semi-supervisionada encontra aplicações em diversas áreas, incluindo:

• Processamento de Linguagem Natural (PLN): Aplicado em tarefas como análise de sentimentos, onde apenas uma pequena parte dos textos é rotulada;
• Reconhecimento de Voz: Melhora a precisão dos modelos de reconhecimento de voz ao utilizar dados de áudio rotulados e não rotulados;
• Sistemas de Recomendação: Melhora as recomendações ao usar dados de preferências de utilizadores parcialmente rotulados;
• Classificação de Imagens: Utilizada para classificar grandes conjuntos de imagens onde apenas algumas são rotuladas, reduzindo o esforço manual de rotulagem;
• Diagnóstico Médico: Auxilia na identificação de doenças usando um pequeno conjunto de dados médicos rotulados e um grande volume de dados não rotulados;
• Deteção de Fraudes: Aumenta a eficácia dos sistemas de deteção de fraudes ao combinar transações rotuladas com um grande número de transações não rotuladas.

Vantagens

A aprendizagem semi-supervisionada apresenta várias vantagens importantes:

• Redução de Custo e Tempo: Necessita de menos dados rotulados, reduzindo significativamente o custo e o tempo envolvidos na rotulagem manual;
• Melhor Desempenho: Pode resultar em melhor desempenho do modelo em comparação com a aprendizagem não supervisionada, utilizando informações dos dados rotulados;
• Flexibilidade: Adequada para muitos domínios onde os dados não rotulados são abundantes, mas os dados rotulados existem em menor volume;
• Generalização: Melhora a capacidade de generalização do modelo ao explorar padrões em dados não rotulados.           

Desafios

A aprendizagem semi-supervisionada também enfrenta alguns desafios:

• Qualidade dos Dados Não Rotulados: A eficácia depende da qualidade dos dados não rotulados, pois dados ruidosos ou irrelevantes podem prejudicar o desempenho;
• Complexidade Algorítmica: Os algoritmos podem ser complexos e exigir maior poder computacional para processar grandes volumes de dados não rotulados;
• Rotulagem Inicial: A seleção e rotulagem inicial de um conjunto representativo de dados é crucial e pode influenciar significativamente o desempenho do modelo;
• Avaliação do Desempenho: Avaliar e validar o desempenho de modelos semi-supervisionados pode ser complexo devido à mistura de dados rotulados e não rotulados.

Aprendizagem por Reforço    

A aprendizagem por reforço é uma abordagem de machine learning onde um agente aprende a tomar decisões num ambiente dinâmico para maximizar uma recompensa cumulativa. Diferente da aprendizagem supervisionada e não supervisionada, a aprendizagem por reforço baseia-se na interação contínua do agente com o ambiente, recebendo feedback em forma de recompensas ou punições com base nas ações tomadas. O agente ajusta a sua estratégia ao longo do tempo para melhorar o seu desempenho, aprendendo qual a ação a tomar em diferentes situações para obter a maior recompensa possível.

Aplicações da Aprendizagem por Reforço   

A aprendizagem por reforço tem uma ampla gama de aplicações práticas, incluindo:

• Robótica: Desenvolver robôs que possam realizar tarefas complexas, como navegação autónoma, manipulação de objetos e tarefas industriais;
• Jogos: Treinar agentes para jogar jogos como xadrez e videojogos complexos, superando os jogadores humanos;
• Sistemas de Recomendação: Melhorar a personalização em sistemas de recomendação ajustando as sugestões com base no feedback contínuo do utilizador;
• Controlo de Tráfego: Otimizar o controlo de semáforos em cidades para reduzir congestionamentos e melhorar o fluxo de tráfego;
• Financeiro: Desenvolver estratégias de negociação automatizadas que se ajustam dinamicamente ao mercado para maximizar lucros;
• Gestão de Recursos: Otimizar a alocação de recursos em data centers e redes de comunicação para melhorar a eficiência e reduzir custos;
• Saúde: Desenvolver protocolos de tratamento personalizados que se ajustam com base na resposta do paciente ao tratamento.

Vantagens

A aprendizagem por reforço apresenta várias vantagens, das quais destacamos:

• Adaptação Contínua: O agente pode adaptar as suas ações com base no feedback contínuo do ambiente, melhorando o seu desempenho ao longo do tempo;
• Exploração: Equilibra a exploração de novas estratégias e a exploração de outras já conhecidas para otimizar a recompensa;
• Aplicabilidade em Ambientes Dinâmicos: Ideal para ambientes onde as condições mudam continuamente e a tomada de decisão em tempo real é crucial.

Desafios

Apesar das suas vantagens, a aprendizagem por reforço enfrenta desafios:

• Complexidade Computacional: Requer recursos computacionais significativos para treino, especialmente em ambientes complexos;
• Recompensas Dispersas: Em muitos ambientes, as recompensas podem ser dispersas e atrasadas, dificultando que o agente aprenda as melhores ações;
• Segurança e Confiabilidade: Garantir que o agente toma decisões seguras e confiáveis em ambientes críticos é um desafio;
• Escalabilidade: Escalar soluções de aprendizagem por reforço para problemas de grande escala com múltiplos agentes pode ser complexo.

Integração do ML com os Princípios Kaizen

A integração do machine learning e da inteligência artificial com os princípios Kaizen representa uma sinergia entre tecnologias avançadas e métodos de melhoria contínua. O Kaizen, uma palavra japonesa que significa “melhoria contínua”, enfatiza a otimização de processos, produtos e serviços. Quando combinado com ML, o Kaizen pode acelerar a eficiência operacional e a inovação, proporcionando uma abordagem estruturada para excelência.

Melhoria Contínua em ML

Integrar os princípios da melhoria contínua no machine learning proporciona um framework estruturado e eficiente para otimizar cada etapa do processo, desde a identificação de oportunidades até à aplicação e melhoria dos modelos de ML. O Kaizen, com o seu foco na otimização e no envolvimento de toda a equipa, pode ser uma poderosa ferramenta para impulsionar a inovação e a eficácia em projetos de ML.

Esta sinergia pode impactar positivamente as diferentes fases do projeto:

• Identificação de Oportunidades de Aplicação de ML: Ao promover uma cultura de análise e de procura contínua por melhorias, o Kaizen facilita a identificação de áreas onde o ML pode ser aplicado para resolver problemas ou otimizar processos;
• Gestão de Projetos: O Kaizen e o Lean oferecem abordagens estruturadas de gestão de projetos que podem apoiar a implementação dos projetos de ML, garantindo que cada etapa seja executada de forma eficiente e com qualidade;
• Recolha e Preparação de Dados: Com o seu foco em dados e evidências, o Kaizen pode ajudar no processo de recolha de dados, garantindo que sejam de qualidade e relevantes para os modelos;
• Treino e Validação: O Kaizen pode contribuir para a implementação de ciclos de treino e validação com feedback contínuo, permitindo ajustes rápidos e melhorias incrementais nos modelos;
• Avaliação de Desempenho: Estabelecer métricas claras e revisões regulares para monitorizar o desempenho dos modelos, identificando áreas para melhorias, é outra área onde o Kaizen pode beneficiar as organizações;
• Feedback e Ajustes: A melhoria contínua também incentiva a utilização de feedback dos utilizadores e dos resultados operacionais para ajustar os modelos e processos.

Implementar os princípios Kaizen nos projetos de implementação de machine learning não apenas melhora a eficiência dos processos, como também promove uma cultura de inovação contínua e adaptação, fundamental para o sucesso em ambientes dinâmicos e competitivos.

Excelência Operacional         

A combinação de machine learning com os princípios Kaizen pode contribuir de forma significativa para a excelência operacional. O machine learning, com a sua capacidade de analisar grandes volumes de dados e identificar padrões ocultos, oferece insights valiosos que podem orientar as melhorias nos processos operacionais. Quando aplicado de forma sistemática e alinhada com os princípios Kaizen, essas melhorias tornam-se ainda mais eficazes e sustentáveis.

Por exemplo, o ML pode ser utilizado para monitorizar continuamente a eficiência de uma linha de produção, identificando gargalos e variabilidades que afetam o desempenho. Estes insights permitem que as equipas implementem melhorias, otimizando a produtividade e a qualidade. Além disso, as ferramentas de machine learning têm um papel relevante na manutenção preditiva, pois, podem prever problemas potenciais antes que estes ocorram, permitindo ações preventivas e reduzindo o tempo de inatividade e os custos operacionais.

A integração destas tecnologias também facilita a medição do impacto das mudanças implementadas. Esta abordagem data-driven assegura que as melhorias sejam baseadas em evidências concretas, aumentando a probabilidade de sucesso e a sustentabilidade das mudanças.

Além disso, o uso de machine learning pode automatizar tarefas repetitivas e operacionais, libertando os colaboradores para se concentrarem em atividades de maior valor acrescentado.

Resumindo, o Kaizen facilita a implementação da transformação digital, mas as tecnologias como IA e Business Analytics também podem contribuir para a melhoria contínua nas organizações. Esta sinergia entre tecnologia e os princípios Kaizen cria um ambiente de trabalho mais eficiente, ágil e inovador, essencial para as organizações do futuro. A aplicação conjunta de IA e Kaizen proporciona às organizações um impulso significativo na sua jornada rumo à excelência operacional.

Ainda tem dúvidas sobre Machine Learning?

Por que integrar os princípios Kaizen no ML?

Integrar os princípios Kaizen no Machine Learning (ML) oferece várias vantagens significativas:

• Melhoria Contínua: O Kaizen enfatiza a melhoria contínua, permitindo que os modelos de ML sejam constantemente melhorados;
• Eficiência Operacional: Otimiza processos e fluxos de trabalho, reduzindo desperdícios e aumentando a eficiência nas operações de ML;
• Inovação Constante: Promove uma cultura de inovação onde novas ideias e técnicas são constantemente testadas e implementadas;
• Envolvimento dos Colaboradores: Envolve equipas em processos de melhoria, aumentando a motivação e o comprometimento com a qualidade e a eficiência.

Quais são alguns dos tipos menos conhecidos de machine learning?

Além das categorias amplamente conhecidas, há vários tipos menos conhecidos de machine learning que são usados em nichos específicos ou para resolver problemas particulares:

• Learning to Rank (L2R): Este método é usado principalmente em motores de busca e sistemas de recomendação para classificar itens numa ordem específica de relevância ou preferência;
• Few-shot Learning: Este método permite que um modelo aprenda com muito poucos exemplos de treino, geralmente apenas alguns exemplos de cada classe;
• Zero-shot Learning: Zero-shot learning permite que um modelo reconheça classes que não estavam presentes no conjunto de treino. Isto é feito generalizando a partir de outras classes conhecidas;
• Multi-task Learning: Um modelo é treinado para realizar múltiplas tarefas simultaneamente, partilhando informações entre tarefas relacionadas para melhorar o desempenho;
• Self-supervised Learning: O modelo gera os seus próprios rótulos a partir dos dados não rotulados, geralmente usando a estrutura interna dos dados como supervisão;
• Active Learning: O modelo interage com um oráculo (como um humano) para rotular novos dados que são considerados mais informativos e que podem melhorar o desempenho do modelo;
• Reinforcement Learning com Transferência (Transfer RL): Combina aprendizagem por reforço com a transferência de conhecimento de um domínio para outro, permitindo que modelos aproveitem o conhecimento adquirido em tarefas anteriores;
• Federated Learning: Permite que vários dispositivos treinem um modelo de ML de forma colaborativa sem partilhar dados entre si, preservando a privacidade dos mesmos.

Qual é a diferença entre streaming e batch learning em ML?

A principal diferença entre streaming e batch learning em ML reside na forma como os dados são processados. No streaming, os dados são processados em fluxos contínuos, com o modelo a ser atualizado à medida que os novos dados chegam. Isto permite que o modelo se adapte rapidamente às mudanças nos dados ao longo do tempo, sendo ideal para sistemas onde a memória e o armazenamento são limitados, pois processa pequenos lotes de dados de cada vez. As aplicações comuns do streaming incluem sistemas de recomendação, análise de redes sociais e deteção de fraudes em tempo real.

Por outro lado, no batch learning, todos os dados são processados de uma vez, e o modelo é treinado com o conjunto completo de dados. Isto garante uma análise mais estável e completa dos dados disponíveis, resultando em modelos mais robustos. No entanto, esta abordagem requer mais memória e poder computacional, pois todos os dados são carregados e processados de uma vez. O batch learning é adequado para tarefas de previsão, classificação e análise de dados históricos.

Quais são as principais métricas para avaliar modelos de machine learning?

Para avaliar modelos de machine learning de forma eficaz, é necessário entender e utilizar uma variedade de métricas-chave, que variam dependendo do tipo de tarefa (por exemplo, classificação, regressão, agrupamento). Aqui estão algumas das principais métricas para diferentes tipos de tarefas de ML:

Métricas de Classificação:

• Matriz de Confusão: Tabela que resume o desempenho de um modelo de classificação mostrando verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos. Fornece uma visão detalhada dos erros do modelo, exemplo:

• Exatidão: Proporção de previsões corretas (tanto positivas quanto negativas) em relação ao total de previsões. Utilizada principalmente em problemas de classificação. A título de exemplo ilustrativo para estas métricas imaginemos um modelo que classifica e-mails como “spam” ou “não spam”. Neste caso a exatidão faria referência à percentagem de e-mails classificados corretamente. Usando os dados da tabela acima, a exatidão do modelo seria (40+45) / 100 = 85%;
• Precisão: Proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de positivos previstos. Por outras palavras, mede a percentagem das previsões da classe positiva que estavam realmente corretas. No nosso exemplo, o modelo classificou 45 emails como spam (A + C), sendo que 40 deles (A) pertencem efetivamente à classe positiva. Neste caso, a precisão será de 40/45= 89%;
• Recall (Sensibilidade): Proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de positivos reais. Isto é, quantas amostras da classe positiva foram identificadas pelo modelo. Recorrendo ao nosso exemplo, dos 50 emails de spam (A + B) apenas 40 foram identificados pelo modelo (A), existindo 10 que foram incorretamente classificados como spam (B). O recall do nosso modelo será então 40/50=80%;
• F1-Score: Média harmónica entre precisão e recall. Útil para equilibrar precisão e recall em problemas de classificação. Este valor mostra que  o modelo tem uma boa capacidade de prever corretamente o spam, ou seja, revela-se útil para quando se pretende garantir não só a precisão, mas também a capacidade de identificação de uma proporção significativa de spams reais. No nosso caso, este valor seria de aproximadamente 84%.

Métricas de Regressão:

• Erro Quadrático Médio (Mean Squared Error – MSE): Média dos quadrados dos erros ou diferenças entre os valores previstos e os valores reais. Utilizada principalmente em problemas de regressão;
• R-Quadrado (Coeficiente de Determinação): Mede a proporção da variância nos dados dependentes que é previsível a partir das variáveis independentes. Usado para avaliar o ajuste de modelos de regressão.

Métricas de Agrupamento (Clustering):

• Índice de Silhueta: Mede o quão similar um objeto é ao seu próprio cluster em comparação com outros clusters;
• Índice de Davies-Bouldin: Mede a média da razão de similaridade de cada cluster com o cluster mais similar a ele;
• Índice Rand Ajustado (ARI): Mede a similaridade entre dois agrupamentos de dados, ajustando para o agrupamento aleatório de elementos.