O nosso mundo está a mudar através dos avanços tecnológicos, e a aprendizagem de máquinas está na vanguarda. É um dos factores que afectam a forma como as máquinas executam as tarefas. Através da aprendizagem de máquinas, podemos realizar várias tarefas diárias básicas e complexas. As aplicações da aprendizagem de máquinas incluem o reconhecimento de voz, o rastreio de imagens, etc. Este campo da ciência computacional ajuda a interpretar e analisar a estrutura e o padrão dos dados para executar tarefas complexas. Estas tarefas complexas exigirão frequentemente a tomada de decisões, o raciocínio e a aprendizagem.

Em palavras simples, é possível inserir numerosos dados no algoritmo do sistema. O sistema irá então analisar esses dados e identificar o padrão e a estrutura dos dados para tomar decisões. Além disso, o algoritmo utilizará novos resultados para melhorar a tomada de decisões futuras. Abaixo encontrará vários tipos do algoritmo de aprendizagem da máquina:

Tipos de Algoritmo de Aprendizagem de Máquina por Estilo de Aprendizagem

1. Aprendizagem supervisionada

Com este algoritmo de aprendizagem, treina a sua máquina fornecendo as respostas certas para os dados. Isto significa que todos os dados têm respostas precisas. Na aprendizagem supervisionada, é necessário um profissional ou supervisor com elevadas competências em ciências de dados para realizar as tarefas de formação. Pode prever o resultado invisível dos dados, fornecendo à máquina dados etiquetados no processo de formação.

Este algoritmo de aprendizagem é semelhante às instituições de aprendizagem onde um professor lhe fornece os conhecimentos sobre uma matéria. E começa a explorar mais sobre o assunto por si próprio.

Como funciona o sistema

Digamos que quer criar um algoritmo que lhe diga quanto tempo vai viajar do seu escritório para o trabalho. É necessário fornecer ao seu sistema as seguintes informações:

  • Rota
  • Tráfego nessa rota
  • Hora do dia
  • Estado do tempo

Uma vez que o sistema receba esta informação como entrada, pode dizer-lhe quanto tempo necessitará para chegar a casa. A entrada seria os dados fornecidos ou que o sistema está a receber através de uma fonte atribuída por si. O seu sistema calculará a informação através do algoritmo e fornecer-lhe-á a saída. Assim, na aprendizagem supervisionada, a máquina precisa de recolher dados e condições instantaneamente e analisar o resultado.

2. Aprendizagem não supervisionada

A aprendizagem não supervisionada carece da necessidade de intervenção humana para fornecer referências e dados. O sistema recolherá os dados de fontes desconhecidas, analisá-los-á e gerará os resultados. É impossível treinar este tipo de máquinas – estes tipos de máquinas ajudam a descobrir padrões e estruturas de dados desconhecidos. O resultado pode ser por vezes pobre do que a aprendizagem supervisionada, mas não há forma de encontrar a exactidão dos resultados.

Como funciona o sistema

Como este tipo de aprendizagem da máquina não requer dados etiquetados, os dados codificados e o algoritmo trabalham em conjunto para a saída. O objectivo por detrás da aprendizagem não supervisionada é descobrir os padrões e tendências ocultos. Por exemplo, se se gerir uma fábrica que produz chips de computador. É necessário manter vários factores, tais como temperatura, humidade, e vibração, para evitar falhas no chip. No entanto, descobriu que mais chips estão a falhar. Para encontrar a razão e a combinação de factores que afectam a sua produção, pode usar um algoritmo de clustering não supervisionado.

Aprendizagem Semi-Supervisionada

Como o nome indica, este tipo de aprendizagem de máquinas é uma mistura de aprendizagem de máquinas supervisionada e não supervisionada. Neste método de aprendizagem, são fornecidas etiquetas de alguns dados do sistema enquanto alguns dados não são etiquetados. A tarefa principal deste sistema de aprendizagem é classificar os dados não etiquetados, analisando os dados etiquetados.

Como funciona o sistema

Uma vez que os dados etiquetados são caros, as máquinas de aprendizagem semi-supervisionadas criam dados etiquetados a partir de dados não etiquetados com recursos mínimos. Empresas como a Google estão a utilizar SSL para rotular os seus dados. O sistema analisará o padrão de dados rotulado e utilizará o mesmo padrão para rotular os dados que não incluem qualquer etiqueta. Por exemplo, se quiser que o sistema reconheça aves em volta da sua casa, acrescentará imagens de aves etiquetadas. Utilizando estes dados rotulados, o sistema aprende sobre as características das aves, reconhecendo-as instantaneamente. Com novas imagens que acrescenta ao sistema, identificará as aves através do seu algoritmo.

Tipos de Algoritmos de Aprendizagem de Máquina por Similitudes

Encontre abaixo vários outros tipos de algoritmos de aprendizagem de máquinas que são normalmente utilizados:

1. Algoritmo de Regressão

Um algoritmo de regressão é um tipo de aprendizagem supervisionada por máquina. Este algoritmo funciona de acordo com a relação entre entrada e saída e gera novos dados. Por exemplo, se quiser saber o preço da casa, o sistema irá prever o seu preço dependendo das características que fornecer. Estas características podem incluir: quantos quartos, qual é a área, etc. Os algoritmos de regressão mais populares são os seguintes:

  • Regressão Ordinária dos Mínimos Quadrados (OLSR)
  • Regressão Linear
  • Regressão logística
  • Regressão por etapas
  • Estrias de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS)
  • Alisamento de pontos de dispersão localmente estimado (LOESS)

2. Algoritmo Baseado na Memória

Outros nomes para este sistema de aprendizagem por máquina incluem sistema baseado em exemplos ou aprendizagem preguiçosa. Este algoritmo irá comparar cada novo problema com os dados do sistema através do processo de aprendizagem. Por exemplo, se quiser encontrar vários e-mails baseados em qualquer palavra-chave ou no nome do remetente, um algoritmo baseado na memória procurará na sua caixa de entrada e encontrará todos os e-mails que incluem essa palavra-chave ou do remetente específico. Os algoritmos baseados na memória mais populares são:

  • k-Nearest Neighbor (kNN)
  • Quantificação Vectorial de Aprendizagem (LVQ)
  • Mapa Auto-Organizador (SOM)
  • Aprendizagem ponderada localmente (LWL)
  • Máquinas Vectoriais de Apoio (SVM)

3. Algoritmos de regularização

Um algoritmo de regularização simplifica os dados ou o problema para ajudar a reduzir erros e sobreajustamentos. Para tornar a máquina mais flexível, este algoritmo reduz o risco de sobreajustamento. Este algoritmo fará com que a máquina aprenda em vez de memorizar os dados para ter um bom desempenho com os dados invisíveis. Os algoritmos de regularização mais populares são:

  • Regressão de cumeeira
  • Operador de Retracção e Selecção Menos Absoluta (LASSO)
  • Rede Elástica
  • Regressão de Menos-Ângulo (LARS)

4. Algoritmos da Rede Neural Artificial


Este algoritmo imita o funcionamento interno do cérebro humano. O cérebro contém várias redes neurais que transferem os dados da entrada para a saída após o seu processamento. Da mesma forma, esta mesma técnica de camadas de entrada e saída pode ajudar a treinar máquinas. Os algoritmos artificiais de redes neurais também consistem numa rede oculta que calcula o resultado e o transfere para a saída.

Conclusão

A aprendizagem de máquinas é a tecnologia do futuro que ajudará a resolver muitos problemas e tarefas futuras. Os dados são o combustível de todas as indústrias. Com a aprendizagem de máquinas, podemos reunir, compreender, e encontrar novas tendências e padrões para tomar decisões melhores e mais informadas. O algoritmo da aprendizagem de máquinas pode abrir novas portas no campo da IA e da automatização.