Aprendizagem mecânica é um campo muito excitante para estudar e com razão. Está à nossa volta, neste mundo moderno. Do Facebook ao Google Maps para navegação, a aprendizagem de máquinas encontra a sua aplicação em quase todos os aspectos das nossas vidas.

É bastante assustador e interessante pensar como teriam sido as nossas vidas sem o uso da aprendizagem de máquinas. Para ajudá-lo a entender este tópico eu darei respostas a algumas perguntas relevantes sobre a aprendizagem de máquinas.

Mas antes de respondermos a estas perguntas, é importante saber primeiro sobre a história da aprendizagem de máquinas.

Uma breve história da aprendizagem de máquinas

Você pode pensar que a aprendizagem de máquinas é um tópico relativamente novo, mas não, o conceito de aprendizagem de máquinas surgiu em 1950, quando Alan Turing (Sim, o do Jogo de Imitação) publicou um artigo respondendo à pergunta “As máquinas podem pensar?

Em 1957, Frank Rosenblatt projetou a primeira rede neural para computadores, que agora é comumente chamada de Perceptron Model.

Em 1959 Bernard Widrow e Marcian Hoff criaram dois modelos de rede neural chamados Adeline, que podiam detectar padrões binários e Madeline, que podiam eliminar o eco nas linhas telefônicas.

Em 1967, foi escrito o Algoritmo do Vizinho Mais Próximo que permitia aos computadores usar o reconhecimento de padrões muito básicos.

Gerald DeJonge, em 1981 introduziu o conceito de aprendizagem baseada em explicações, no qual um computador analisa dados e cria uma regra geral para descartar informações sem importância.

Durante os anos 90, o trabalho de aprendizagem de máquinas mudou de uma abordagem orientada pelo conhecimento para uma abordagem mais orientada por dados. Durante este período, os cientistas começaram a criar programas para computadores para analisar grandes quantidades de dados e tirar conclusões ou “aprender” com os resultados. O que, finalmente, depois de vários desenvolvimentos formulados na era moderna do aprendizado de máquinas.

Seguir o blog em Machine learning Interview questions se você quiser saber quais são algumas perguntas importantes de entrevistas de aprendizado de máquinas.

Agora que sabemos sobre a origem e a história do ml, vamos começar respondendo a uma pergunta simples – O que é Machine Learning?

O que é aprendizado automático?

Você já se perguntou como o recurso ‘Pessoas que você pode conhecer’ do Facebook sempre fornece a você uma lista genuína de pessoas que você realmente conhece na vida real e com as quais você deve se conectar no Facebook também? Como o Facebook fica sabendo sobre isso? Como eles estão fazendo essa recomendação?

Bem, Machine Learning é uma resposta a esta pergunta.

Definição de aprendizagem de máquinas de acordo com Tom Mitchell:

“O campo da aprendizagem de máquinas está preocupado com a questão de como construir programas de computador que melhoram automaticamente com a experiência”

Em palavras mais simples, a aprendizagem de máquinas é o campo da ciência da computação que torna a máquina capaz de aprender por si mesma sem ser explicitamente programada.O ponto a ser observado aqui é que os algoritmos ML podem aprender por si mesmos a partir de experiências passadas, tal como os humanos fazem. Quando expostos a novos dados, estes algoritmos aprendem, mudam e crescem sozinhos sem que você precise mudar o código a cada vez.

Então, basicamente, o que acontece é que, ao invés de você escrever o código a cada vez para um novo problema, você simplesmente alimenta os dados para o algoritmo ml e o algoritmo/máquina constrói a lógica e fornece resultados baseados nos dados fornecidos.Inicialmente, os resultados obtidos podem não ser de alta precisão mas, com o tempo, a precisão dos algoritmos ml torna-se maior à medida que executa continuamente tarefas.

Como funcionam os algoritmos de Aprendizagem de Máquina?

Os algoritmos de Aprendizagem de Máquina utilizam uma variedade de técnicas para lidar com grandes quantidades de dados complexos para tomar decisões. Estes algoritmos completam a tarefa de aprender a partir de dados com entradas específicas dadas à máquina. É importante compreender como funcionam estes algoritmos e um sistema de aprendizagem da máquina como um todo, para que possamos saber como eles podem ser usados no futuro.

Tudo começa com o treinamento do algoritmo de aprendizagem da máquina usando um conjunto de dados de treinamento para criar um modelo. Quando novos dados de entrada são introduzidos no algoritmo ML, ele faz uma previsão. As previsões e resultados são avaliados quanto à precisão.

Se a previsão não for a esperada, o algoritmo é treinado novamente e novamente até que o output desejado seja obtido. Isso permite que o algoritmo ml aprenda sozinho e produza uma resposta ótima que irá gradualmente aumentar a precisão com o tempo.

Após um nível desejado de precisão ser obtido, o algoritmo de aprendizado da máquina é implantado. Deixe-me explicar como o aprendizado da máquina funciona com um exemplo simples:

Quando você pesquisa por “Imagens do Leão” na busca do Google (como visto na imagem abaixo), o Google é incrivelmente bom em trazer resultados relevantes, mas como o Google consegue essa tarefa?

• Google primeiro obtém uma grande quantidade de exemplos(conjuntos de dados) de fotos rotuladas como “LION”.
• Então o algoritmo de aprendizado do Machine procura por padrões de pixels e padrões de cores que o ajudarão a prever se a imagem é de “LION”.
• No início, os computadores do Google fazem um palpite aleatório sobre quais padrões são bons para identificar uma imagem de um LEÃO.
• Se ele cometer um erro, então um conjunto de ajustes são feitos para que o algoritmo acerte.
• No final, tal coleção de padrões será aprendida por um grande sistema de computador modelado após o cérebro humano, que uma vez treinado pode identificar corretamente e trazer resultados precisos de imagens de LEÃO no Google Search.

Se você estivesse encarregado de construir um algoritmo de aprendizado de máquina para tentar identificar imagens entre leões e tigres. Como você irá fazer?

O primeiro passo como eu expliquei acima seria reunir um grande número de imagens rotuladas com “LION” para leões e “TIGER” para tigres. Depois disso, iremos treinar o computador para procurar padrões nas imagens, a fim de identificar leões e tigres respectivamente.

Após o modelo de aprendizagem da máquina ter sido treinado, podemos dar-lhe imagens diferentes para ver se ele pode identificar corretamente leões e tigres separadamente. Como visto na imagem acima, um modelo de aprendizagem de máquina treinado pode identificar corretamente tais consultas.

Agora que sabemos como funciona o algoritmo de aprendizagem de máquina, devemos mergulhar um pouco mais fundo neste tópico e explorar vários tipos de aprendizagem de máquina.

Tipos de aprendizagem de máquina

Aprendizagem de máquina está amplamente dividida em três áreas principais, aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem de reforço. Cada uma delas tem uma acção e uma finalidade específica, produzindo resultados particulares usando vários tipos de dados.

Aprendizagem supervisionada da máquina

Aprendizagem supervisionada em linguagem simples significa treinar o modelo de aprendizagem da máquina tal como um treinador treina um batedor.Na Aprendizagem supervisionada, a máquina aprende sob a orientação de dados rotulados, ou seja, dados conhecidos. Estes dados conhecidos são alimentados para o modelo de aprendizagem da máquina e são usados para treiná-lo. Uma vez que o modelo é treinado com um conjunto conhecido de dados, você pode avançar e alimentar o modelo com dados desconhecidos para obter uma nova resposta.

Aprendizagem sem supervisão da máquina

Aprendizagem sem supervisão da máquina em linguagem simples significa que o modelo ml é auto-suficiente na aprendizagem por si só.

Na aprendizagem sem supervisão da máquina, não existe tal provisão de dados etiquetados. Os dados de treinamento são desconhecidos ou não rotulados. Estes dados desconhecidos são alimentados para o modelo de aprendizagem da máquina e são usados para treinar o modelo. O modelo tenta encontrar padrões e relacionamentos no conjunto de dados, criando clusters no mesmo. O que deve ser observado aqui é que a aprendizagem não supervisionada não é capaz de adicionar etiquetas aos clusters. Por exemplo, ele não pode dizer que este é um grupo de laranjas ou mangas, mas irá separar todas as laranjas das mangas.

Aprendizagem da máquina de reforço

Nisto, a máquina aprende com um método de acerto e teste. Sempre que o modelo prevê ou produz um resultado, ele é penalizado se a previsão estiver errada ou recompensado se a previsão estiver correta. Com base nestas ações o modelo se treina a si mesmo.Quer saber quais habilidades são necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquinas siga este vídeo interativo em Skills Required to Become a Machine Learning Engineer para saber em detalhes sobre ele.

Após entender os conceitos básicos e tipos de aprendizado de máquinas, acho que agora estamos na posição certa para entender sua importância e suas aplicações.

Por que é importante o aprendizado de Máquinas?

“Assim como a eletricidade transformou quase tudo há 100 anos atrás, hoje eu realmente tenho dificuldade em pensar em uma indústria que eu não acho que a IA irá transformar nos próximos anos”. —– Andrew Ng

Acho que a maioria de vocês vai concordar com isso. É bastante difícil pensar em qualquer atividade industrial que possa ser feita sem o uso de Machine learning ou Inteligência Artificial.Machine learning é importante por causa de sua ampla gama de aplicações e sua incrível capacidade de se adaptar e fornecer soluções para problemas complexos de forma eficiente, eficaz e rápida.

Para entender melhor a importância da aprendizagem de máquinas, deixe-me ir em frente e listar certas instâncias onde a aprendizagem de máquinas é aplicada: motores de recomendação online do Facebook, Netflix, Amazon, Siri da Apple respondendo às suas consultas, reconhecimento facial.É muito difícil para você pensar em realizar as tarefas acima mencionadas sem o uso da aprendizagem de máquinas.

Aplicações da aprendizagem de máquinas

A aprendizagem de máquinas está em toda parte. Devido a uma ampla gama de aplicações da aprendizagem de máquinas, é possível que você esteja usando de uma forma ou de outra e você nem sabe sobre isso. Abaixo estarei listando algumas aplicações da aprendizagem de máquinas.

Assistente Pessoal Virtual: Siri, Alexa, Google alguns dos exemplos comuns de assistentes pessoais virtuais. Estes assistentes ajudam a encontrar informações quando solicitados por voz. Enquanto respondem à sua consulta, estes assistentes pessoais procuram informações que lembrem suas consultas relacionadas ou enviam um comando para outros recursos a fim de coletar informações. O aprendizado da máquina é parte integrante do funcionamento dos assistentes pessoais, pois eles coletam e refinam as informações com base nas suas consultas anteriores. Mais tarde este conjunto de dados refinados é usado para dar resultados que são adaptados às suas preferências.

Reconhecimento facial: Basta olhar para o seu telefone e o telefone desbloqueia. A câmera em seu telefone reconhece recursos e projeções únicas em seu rosto usando o processamento de imagens (parte da aprendizagem da máquina) para identificar que a pessoa que está desbloqueando o telefone não é outra pessoa, mas sim você. Todo o processo na parte traseira é complicado, mas parece ser uma aplicação simples do ML no frontend.

Email filtro de spam: Como é que a sua caixa de correio electrónico identifica automaticamente se o e-mail que recebeu é spam ou não? Bem, mais uma vez aqui o ML está para agradecer. O filtro de spam dos e-mails usa um modelo de aprendizagem supervisionada da máquina para filtrar e-mails de spam da sua caixa de correio.

Motor de recomendações num site de comércio electrónico: Você já se perguntou como a Amazon ou Flipkart mostra produtos relevantes depois de fazer uma compra na plataforma deles. Esta é a magia do ML.

Após um usuário comprar algo de um site de comércio eletrônico, ele armazena os dados de compra para referência futura e encontra os produtos que são mais prováveis de serem comprados pelo usuário no futuro. Isto é possível devido ao modelo de algoritmo futuro de aprendizagem de máquina, que pode identificar padrões em um dado conjunto de dados.

Algumas outras aplicações de aprendizagem de máquina incluem:

• Detecção de fraude online
• Serviços de Mídia Social como “Pessoas que você pode conhecer” no Facebook, “Pinos similares” no Pinterest
• Suporte ao Cliente online i.e. Chatbot
• Procura de resultados de motores de busca
• Previsões enquanto se desloca usando o Google Maps

Prrequisitos para a aprendizagem de máquinas

Se estiver interessado em aprender mais sobre a aprendizagem de máquinas, alguns requisitos devem ser cumpridos para se destacar neste campo. Estes requisitos incluem:

• Conhecimento básico de linguagens de programação como Python ou R.
• Bom conhecimento de estatística e probabilidade
• Conhecimento de álgebra linear e cálculo
• Modelagem de dados para encontrar variações e padrões num dado conjunto de dados

Todos os pré-requisitos acima mencionados são uma necessidade para aprender a aprendizagem de máquinas.

Se você quer aprender a aprender máquina do zero, você pode verificar o curso de certificação da Verzeo Machine Learning pro degree. Você não precisa se preocupar com os pré-requisitos mencionados acima, pois tudo isso será coberto na certificação de prograu. Espero ter esclarecido todas as suas dúvidas relacionadas à aprendizagem de máquinas e sua aplicação.

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