Entendendo o escopo da aprendizagem de máquinas e suas aplicações

Self-driving cars, automated surveillance systems and personal bots. The scope of aprendizagem de máquinas is immense and is growing every day. Aprendizagem da máquina has become a huge part of our life and yet many people don’t understand how machine learning works. Sometimes, even tech-savvy individuals seem to be baffled by the concept of machine learning. While machine learning may seem daunting at the beginning, it is something of value to understand. Apart from the tech sector, scientific researchers have stated that understanding machine learning can improve our motor skills because it influences us to develop a systematic way of thinking.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

O que é aprendizado de máquina?

Para começar, é importante entender o que é aprendizado por máquina. Tom Mitchell(C.S professor da C.M.U.) categoriza a aprendizagem de máquinas como um programa de computador que se diz aprender da experiência "E" com respeito a alguma classe de tarefas "T" e medida de desempenho "P", se seu desempenho em tarefas em "T", como medido por "P", melhora com a experiência "E". Em palavras simples, a essência da aprendizagem da máquina é quando um programa de computador pode melhorar a forma como executa uma determinada tarefa em comparação com suas performances anteriores. Se um programa de computador é capaz de melhorar consistentemente em um jogo cada vez que ele joga, então esse programa de computador está usando a aprendizagem da máquina para melhorar seu desempenho.

Isto levanta uma questão crítica sobre como um programa de computador pode aprender por si só. Por exemplo, a maioria dos programas se comporta da maneira como são instruídos. Para a grande maioria dos programas de computador existem diretrizes e restrições sobre o que um programa pode e não pode fazer. Portanto, no início parece estranho que um programa seja capaz de aprender com a experiência e de melhorar após cada tarefa. No entanto, este é o propósito e a especialidade da aprendizagem de máquinas. A aprendizagem de máquinas dá aos programas de computador a capacidade de aprender e melhorar. As duas principais formas pelas quais os programas de computador manifestam a aprendizagem de máquinas é através da aprendizagem supervisionada e da aprendizagem reforçada.

Aprendizagem supervisionada versus aprendizagem reforçada

O aprendizado supervisionado é quando uma máquina é treinada para fazer algo usando dados existentes. As máquinas são alimentadas com toneladas de dados e o algoritmo usa seus dados previamente analisados para aprender e tomar decisões. Por exemplo, se uma máquina é alimentada com toneladas de dados sobre a indústria imobiliária, logo ela aprenderá a entender o mercado imobiliário com base em fatores como a economia, o mercado de ações, a taxa de impostos e o crescimento da população.

On the other hand, reinforced learning follows a different approach to machine learning. Reinforced learning feeds the machine random or sporadic data. After going through massive amounts of data, the machine is able to make patterns and judgements from which it can learn. Then these patterns are evaluated and corrected allowing for the machine to get a better understanding of the task at hand. For example, toddlers learn a language by listening to others around them. After hearing random words and phrases continuously, they start to craft a pattern that makes sense to them. This allows them to learn a language fairly quick and interact with others. The same concept is being applied to natural language processing systems.

Escopo da aprendizagem de máquinas e algumas aplicações

-Previsão de quebras de segurança, descoberta de malware e outras anomalias nos dados
-Recomendações personalizadas (ex: Netflix, Amazon)
-Melhorar os resultados da busca on-line com base nas preferências
-Natural language processing
-Smart Cars e smart homes (IoT)
–Tecnologia vestível, especially in saúde

Últimas pesquisas sobre o aprendizado de máquinas

Os desenvolvimentos atuais na aprendizagem de máquinas estão focados principalmente na renovação das redes neurais. Os pesquisadores acreditam que ao racionalizar as redes neurais seria possível que as máquinas imitassem os processos de aprendizagem humana. Estas novas estruturas de aprendizagem podem ser ferramentas extremamente poderosas e têm a capacidade de transformar dramaticamente qualquer indústria. O campo da aprendizagem de máquinas está constantemente alcançando novos avanços todos os dias e tem o potencial de revolucionar completamente nosso futuro.

Com o rápido crescimento do aprendizado de máquinas, as empresas e os pesquisadores muitas vezes precisam consultar especialistas em aprendizagem de máquinas for help with writing algorithms and developing effective AI/ML solutions. Will machine learning take over every industry, and will humanoid bots and smart cars become commonplace in households? We’ll have to wait and watch.