Aprendizado de máquina: subáreas e aplicações

O termo “aprendizado de máquina”ou “machine learning” foi primeiramente usado por Arthur Samuel, em um artigo feito em 1959. Arthur definiu o aprendizado de máquina como “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

O aprendizado de máquina pode ser dividido em três principais áreas de estudo, são elas: aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado e aprendizado por reforço, conforme pode ser observado na imagem abaixo, que também mostra áreas de aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina.

Aprendizado supervisionado

A área de aprendizado supervisionado é normalmente aplicada quando os dados a serem avaliados são classificados por meio de um rótulo e com isso o algoritmo consegue fazer previsões e procurar por padrões nos dados fornecidos. Dentre as principais aplicações de aprendizado supervisionado que usam modelos de classificação estão: detecção de fraudes, classificação de imagens, retenção de clientes e classificação de diagnósticos. Além disso, aplicam-se modelos de regressão nas áreas de Previsão, Predição, Precificação e Otimização de Processos. 

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Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é aplicado quando não se sabe o que o dado representa, ou seja, o dado não tem um rótulo para que seja analisado. Normalmente usado para fazer agrupamentos, ele é capaz de descrever uma estrutura de dados complexa, podendo assim descobrir padrões ocultos sem a intervenção humana. Aplicações como: Alvo de Marketing, Segmentação de Clientes e Sistemas de Recomendação estão ligadas com modelos de clusterização. Além disso, o aprendizado não supervisionado engloba modelos de redução dimensional que possuem aplicações como visualização de Big Data, Compreensão Significativa, Descoberta de estruturas e Elicitação de Recursos.

Aprendizado por reforço

A terceira área é o aprendizado por reforço. O termo “reforço” explicita o funcionamento do método por meio da recompensa, ou pontuação, a qual a inteligência artificial ganha após cada ação. O algoritmo se ajusta para melhor atender o objetivo, visando assim maximizar essa pontuação. Comumente, utiliza-se o aprendizado por reforço em jogos, aprendizado de tarefas, decisões em tempo real e também em navegação de robôs.

Aprendizado de máquina – Considerações finais

Neste artigo, abordamos o aprendizado de máquina, suas principais áreas de estudo – aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado e aprendizado por reforço – e algumas de suas aplicações.

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