Quais são os 4 tipos de aprendizagem na IA, algoritmos e usos no dia a dia

Quais são os 4 tipos de aprendizagem na IA, algoritmos e usos no dia a dia
Paulo Calanca, Yuri Matheus, Bruno Raphaell
Paulo Calanca, Yuri Matheus, Bruno Raphaell

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Introdução

Ao acompanhar as inovações tecnológicas, é impressionante perceber como as Inteligências Artificiais (IAs) estão impactando significativamente nosso dia a dia. Elas têm a capacidade de aprender e executar tarefas complexas de uma maneira que nunca imaginamos ser possível. Por meio dos diferentes tipos de aprendizagem na IA, esses sistemas computacionais adquirem conhecimento a partir de dados e experiências, permitindo que tomem decisões inteligentes e auxiliem em várias áreas da nossa vida.

Tente imaginar um dia poder contar com um diagnóstico médico mais eficiente e rápido, por conta da capacidade das IAs em analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões sutis que podem escapar ao olhar humano. Além disso, o reconhecimento de padrões possibilita melhorias em diversos serviços, como, por exemplo, a tradução automática, facilitando a comunicação entre pessoas de diferentes culturas e idiomas. Os assistentes virtuais, com seu aprendizado por reforço, aprendem a entender nossas preferências e necessidades, tornando-se parceiros confiáveis em nossas jornadas diárias.

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Esses avanços na IA estão revolucionando nossa interação com a tecnologia, transformando a maneira como trabalhamos, nos comunicamos e até mesmo nos divertimos. Mas para uma ferramenta tão poderosa ser eficiente, ela necessita aprender. Neste artigo, vamos imergir nos diferentes tipos de aprendizagem na IA e entender como eles impactam diretamente nossa vida.

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O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina, uma área da inteligência artificial, permite que computadores aprendam e melhorem seu desempenho através de um conjunto de dados. Um exemplo disso é o reconhecimento facial, em que o sistema de aprendizado de máquina é capaz de identificar características únicas em cada rosto e associá-las a uma pessoa específica, graças ao treinamento com uma grande quantidade de imagens faciais. Isso permite que o celular reconheça o rosto do usuário e conceda acesso ao dispositivo de forma segura e conveniente.

Este recurso que está no nosso dia a dia é mais um dos avanços possibilitados pelo aprendizado de máquina. Esse tipo de aprendizado é conhecido como aprendizado supervisionado, onde os dados utilizados no treinamento são rotulados, ou seja, as imagens de rostos estão acompanhadas de suas respectivas identificações. No entanto, existem outros tipos de aprendizado de máquina e vamos entender alguns deles.

Caso você queira conhecer mais sobre o assunto, vale conferir esse episódio do #HipstersPontoTube, onde o Guilherme Silveira e o Paulo Silveira debatem sobre aprendizado de máquina:

O que é Machine Learning?

Quais são os tipos de aprendizado de máquina?

1) Aprendizado supervisionado

Nesse tipo de aprendizado, os computadores são treinados usando exemplos de entrada e saída correspondente. Por exemplo, imagine que estamos construindo um modelo para classificar e-mails entre e-mails de spam e e-mails legítimos. Para isso, utilizamos diversos e-mails que contêm a resposta à pergunta "É spam?". Através das características dos e-mails, como palavras-chave, comprimento do texto e presença de links, o algoritmo aprende a rotular o conteúdo como spam. Esse modelo é conhecido como modelo de classificação. Ele identifica padrões associados a cada categoria, permitindo que, posteriormente, o modelo classifique novos e-mails com base no treinamento recebido. Dessa forma, é possível filtrar e organizar a caixa de entrada de maneira mais eficiente.

2) Aprendizado não supervisionado

Nesse tipo de aprendizado, os computadores exploram dados não rotulados para descobrir padrões e estruturas ocultas. Uma técnica comum utilizada nesse tipo de aprendizado é o clustering, que é o processo de agrupar e categorizar grupos de dados. Em um contexto de e-commerce, por exemplo, podemos identificar padrões e grupos de compras semelhantes. Você pode descobrir grupos de clientes que tendem a comprar produtos de moda, outros grupos que preferem produtos eletrônicos, e assim por diante.

Essa análise de clustering permite entender melhor os perfis de compra dos clientes e identificar segmentos de clientes com interesses e preferências semelhantes. Com base nisso, estratégias de marketing podem ser desenvolvidas de forma direcionada para cada grupo, como o envio de ofertas personalizadas e recomendações de produtos relacionados aos interesses específicos de cada segmento.

3) Semi-supervisionado

Em sistemas que utilizam técnicas de aprendizado semi-supervisionado, temos uma situação onde uma parte dos dados é rotulada e outra parte não é rotulada. Imagine uma plataforma como a Netflix, por exemplo, onde os dados rotulados seriam as classificações dos usuários em relação aos filmes e séries assistidos, enquanto os dados não rotulados seriam os filmes e séries não avaliados por eles.

Para aproveitar ao máximo essas informações, podemos usar um algoritmo de aprendizado supervisionado, como a regressão logística ou a árvore de decisão. Esses algoritmos analisam os dados rotulados, identificam padrões e relacionamentos entre as preferências dos usuários e, em seguida, aplicam esses padrões aos dados não rotulados. Assim, o sistema pode fazer previsões e recomendações mais precisas e personalizadas, mesmo para filmes e séries não avaliados anteriormente.

Por isso, no aprendizado semi-supervisionado, aproveitamos tanto os dados rotulados quanto os não rotulados, quando utilizamos algoritmos de dois tipos de aprendizado em conjunto. Isso pode servir para aprimorar o sistema de recomendação, fornecendo sugestões mais personalizadas e relevantes aos usuários da Netflix.

4) Aprendizado por reforço

Esse tipo de aprendizado é o que mais se diferencia dos outros que falamos. No aprendizado por reforço, um agente é treinado para tomar sequências de decisões, recebendo recompensas ou penalidades em troca. O objetivo é que o agente aprenda a tomar as melhores ações para maximizar as recompensas ao longo do tempo. Esse tipo de aprendizado é amplamente aplicado na robótica e em jogos.

Um exemplo famoso de aplicação desse aprendizado é o caso do AlphaGo, um programa de inteligência artificial que aprendeu a jogar o jogo de tabuleiro Go. O AlphaGo analisou milhões de jogos disponíveis para descobrir as melhores estratégias de vitória. Em seguida, jogou milhões de partidas contra si mesmo, aprimorando suas habilidades e aprendendo as jogadas que levavam à vitória. Em 2017, o AlphaGo se tornou famoso ao derrotar o campeão mundial de Go, Ke Jie. Esse exemplo demonstra o poder do aprendizado por reforço em desenvolver habilidades avançadas e alcançar resultados impressionantes em diferentes áreas.

Como utilizamos esses aprendizados na IA?

Compreender os exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina nos ajuda a entender como uma IA é construída, pois esses algoritmos são componentes essenciais no desenvolvimento de sistemas inteligentes. No entanto, há uma distinção importante a ser feita: enquanto os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem a partir dos dados e fazem previsões ou tomam decisões com base nesse aprendizado, uma verdadeira IA vai além e é capaz de agir com base no que foi aprendido.

Os algoritmos de aprendizado de máquina são uma parte essencial do processo de desenvolvimento de uma inteligência artificial, funcionando como blocos de construção da IA, fornecendo a capacidade de aprender com dados e identificar padrões. Eles permitem que a IA tome decisões informadas, faça recomendações, reconheça imagens ou fale com as pessoas, mas não são em por si só a IA. O sistema deve ser capaz de realizar ações com base no que foi aprendido para ser considerado uma inteligência artificial, interagindo com o ambiente ou executando tarefas específicas de forma inteligente.

Caso você queira conhecer mais sobre este assunto, recomendamos o episódio abaixo do #HipstersPontoTube, onde o Guilherme Silveira e o Paulo Silveira debatem o tema:

Será que a inteligência artificial será tão poderosa quanto os seres humanos?

Qual vantagem de conhecer os tipos de aprendizado de máquina?

Aprender sobre os tipos de aprendizado de máquina é de grande valor para profissionais de dados, como cientistas de dados e engenheiros de machine learning. O conhecimento nessa área proporciona uma vantagem competitiva no mercado de trabalho, à medida que as empresas buscam especialistas em inteligência artificial e aprendizado de máquina para impulsionar suas estratégias e tomar decisões baseadas em dados.

Para profissionais de dados, o domínio dos diferentes tipos de aprendizado de máquina permite a criação de modelos mais precisos e eficientes, levando a insights mais profundos e soluções mais inovadoras. Essas habilidades capacitam esses profissionais a enfrentar desafios complexos, como:

  • Análise de dados em larga escala;
  • Previsão de tendências; e
  • Detecção de padrões ocultos.

Além disso, o conhecimento dos tipos de aprendizado de máquina permite que os profissionais de dados sejam mais eficientes em suas tarefas diárias. Eles podem:

  • Automatizar processos;
  • Realizar análises de dados mais avançadas; e
  • Criar modelos preditivos que impulsionam a tomada de decisões estratégicas.

Então, aprender sobre os tipos de aprendizado de máquina é essencial para capacitar profissionais, se destacar no mercado de trabalho, resolver problemas complexos e impulsionar a inovação através da análise e interpretação de grandes volumes de dados.

Dito isso, os diferentes tipos de aprendizado de máquina são ferramentas poderosas que nos permitem extrair informações valiosas e tomar decisões inteligentes. Para os profissionais de dados, conhecer e até dominar essas técnicas pode ser fundamental para saber o que fazer com dados e resolver problemas complexos, impulsionar a inovação e criar sistemas de IA.

Paulo Calanca
Paulo Calanca

Estudante de Engenharia de Computação, na Universidade Candido Mendes. Atualmente atua como Monitor da escola de dados da Alura. Com muito interesse em Estatística, Data Science e Engenharia de Dados. Constantemente aprendendo novas tecnologias.

Yuri Matheus
Yuri Matheus

Yuri é desenvolvedor e instrutor. É estudante de Sistemas de Informação na FIAP e formado como Técnico em Informática no Senac SP. O seu foco é nas plataformas Java e Python e em outras áreas como Arquitetura de Software e Machine Learning. Yuri também atua como editor de conteúdo no blog da Alura, onde escreve, principalmente, sobre Redes, Docker, Linux, Java e Python.

Bruno Raphaell
Bruno Raphaell

Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.

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