O que é machine learning e quais são as 7 etapas do aprendizado das máquinas

Com a imensa quantidade de informações produzidas atualmente, seja por máquinas ou por seres humanos, torna-se mais difícil analisá-las ou extrair qualquer tipo de resultado sem a ajuda de automatização. Para dar sentido aos 2,5 quintilhões de dados gerados diariamente no mundo, foi desenvolvido um novo processo: saiba o que é machine learning e  quais são as suas principais etapas.

O que é machine learning?

Campo da inteligência artificial (IA),  machine learning é como se denomina o processo de aprendizado de computadores. Ao analisarem um grande volume de informações, eles identificam padrões e tomam decisões com o auxílio de algoritmos.

Dessa forma, as máquinas acabam tornando-se capazes de fazer predições, utilizando apenas o processamento de dados.

Muitos acreditam, erroneamente, que inteligência artificial e machine learning são sinônimos. Porém, o primeiro conceito trata-se da tentativa da ciência de assemelhar as capacidades de dispositivos com aptidões humanas.

Já o machine learning trata-se do processo de treinamento das máquinas para aprender com os dados.

As sete etapas do machine learning

Mas, na prática, como tudo isso funciona? Para facilitar o entendimento de todo o processo, listamos as sete etapas para a construção de um modelo de machine learning:

Coleta de dados

É onde a quantidade e qualidade dos dados irá determinar o quão preditivo seu modelo será.

Preparação dos dados

Aqui, é verificado se as informações coletadas na primeira etapa estão bem distribuídas ou se são tendenciosas.

Caso sejam, a qualidade do seu modelo estará comprometida. Sendo assim, serão necessários o ajustamento e a manipulação dos dados.

Nessa etapa, os dados coletados são separados em duas amostras: a que será utilizada no treinamento (etapa 4), e a que será utilizada na avaliação da performance do modelo (etapa 5).

Escolha do modelo

Há uma infinidade de modelos que os cientistas criaram durante os anos, cada um específico para cumprir determinada função. Assim, cabe a escolha do modelo que melhor se aplique ao objetivo proposto inicialmente.

Treinamento

Nessa etapa, os dados são utilizados para incrementar as habilidades do modelo para prever as possibilidades de determinada ocorrência.  Dessa forma, a máquina aprende com seus erros e se aperfeiçoa cada vez mais.

Avaliação

Permite testar as informações que não foram utilizadas. Na avaliação, será visualizado como o modelo irá se comportar diante de informações desconhecidas.

Ajustamento de parâmetro

Como o próprio nome diz, essa etapa permite o ajustamento de alguns parâmetros, visando sempre melhores qualidade e eficiência do modelo.

Predição

Etapa final que permite a utilização do modelo para a realização de previsões.

Dadas as etapas do processo, qual a importância dessa tecnologia?

O machine learning possibilita a construção de modelos que são capazes de analisar, de maneira rápida e eficiente, uma ampla quantidade de dados, viabilizando a entrega de resultados mais precisos e confiáveis. Assim, as chances de identificar oportunidades e evitar riscos, como a ocorrência de fraudes, são maximizadas.

Indústrias, governos, setores de vendas e transportes já fazem uso dessa ferramenta. Assim como os bancos e instituições financeiras, que a utilizam para identificar oportunidades de negócios e prevenir fraudes, crime cada vez mais recorrente no mercado.

A utilização desse tipo ferramenta para a prevenção de fraudes está gradativamente ganhando espaço no setor financeiro e bancário, principalmente pela ascensão de bancos digitais.

Saiba como funciona o OCR (Optical Character Recognition), tecnologia derivada do machine learning que está sendo cada vez mais utilizada em soluções de prevenção à fraude.

 

Loading Facebook Comments ...