Aprendizado de Máquina: O Guia Completo

Conteúdo

1. Introdução ao Aprendizado de Máquina
2. Como as Máquinas Aprendem
3. Exemplo de Aprendizado de Máquina
4. Regressão
5. Exemplo de Regressão
6. Classificação
7. Exemplo de Classificação
8. Agrupamento
9. Exemplo de Agrupamento
10. Azure Machine Learning

Introdução ao Aprendizado de Máquina 🤖

O Aprendizado de Máquina é a base para a maioria das soluções de inteligência artificial e possibilita a criação de modelos que preveem valores desconhecidos e inferem insights a partir de dados observados. Mas afinal, como as máquinas aprendem? A resposta está nos dados. Hoje em dia, nós geramos uma quantidade enorme de dados em nossas vidas cotidianas, desde mensagens de texto, e-mails, posts em redes sociais, até as fotos que tiramos em nossos celulares. Além disso, sensores presentes em nossas casas, carros, cidades, transporte público e fábricas também geram uma infinidade de informações. Os cientistas de dados podem utilizar todos esses dados para treinar modelos de aprendizado de máquina que fazem previsões e inferências com base nas relações encontradas nos dados.

Como as Máquinas Aprendem

Vamos supor que uma organização de conservação ambiental queira que voluntários identifiquem e cataloguem diferentes espécies de flores selvagens usando um aplicativo de celular. O primeiro passo é formar uma equipe de botânicos e cientistas de dados para coletar amostras dessas flores. Cada amostra possui características, como medidas das pétalas, do caule e outros detalhes, e os botânicos podem fornecer um nome de espécie para cada flor. Esses nomes de espécie são processados por um algoritmo que encontra a relação entre as características e as espécies de flores correspondentes. O resultado desse algoritmo é encapsulado em um modelo, que poderá ser utilizado para prever a espécie de uma flor com base em suas características. Quando novas amostras são encontradas pelos voluntários, o modelo pode identificar corretamente a espécie da flor, graças ao seu aprendizado prévio.

Exemplo de Aprendizado de Máquina

Vamos agora ver um exemplo prático de como o aprendizado de máquina funciona. A regressão é uma forma de aprendizado de máquina usada para prever um valor numérico com base nas características de um item. Por exemplo, suponha que a empresa Adventure Work Cycle alugue bicicletas em uma cidade. Essa empresa pode usar dados históricos para treinar um modelo que preveja a demanda diária de aluguel, a fim de garantir que haja funcionários e bicicletas suficientes disponíveis. Para isso, a Adventure Work Cycle cria um modelo de aprendizado de máquina que recebe informações sobre um determinado dia, como o dia da semana, as condições climáticas esperadas, entre outros, como entrada e produz o número previsto de aluguéis como saída.

Exemplo de Regressão

Vamos considerar um exemplo no qual vamos prever o número de aluguéis diários com base apenas na temperatura. A tabela de treinamento possui duas colunas: uma para a temperatura diária (característica "x") e outra para o número de aluguéis (rótulo "y"). Nós queremos encontrar uma função que, dado um valor de temperatura, consiga prever o número de aluguéis. Após fazer essa descoberta, a função é validada utilizando dados de validação, nos quais já conhecemos o número real de aluguéis. Dessa forma, podemos medir o quão bem a função prevê os valores corretos. Em nosso exemplo, podemos traçar uma linha que descreve a correlação entre a temperatura e o número de aluguéis e, a partir dessa linha, calcular uma equação que representa a função. Por exemplo, suponha que a função seja: y = 35 + (1.5 * x) - onde "y" representa o número de aluguéis e "x" representa a temperatura diária. Testando essa função com os dados de validação, podemos comparar os valores previstos com os valores reais e assim medir a eficiência do modelo de aprendizado de máquina.

Classificação 📊

A classificação é outra técnica de aprendizado de máquina que é utilizada para prever a qual categoria ou classe um item pertence. Por exemplo, uma clínica de saúde pode utilizar características de um paciente, como idade, peso, pressão arterial, entre outras, para prever se o paciente possui risco de diabetes. O rótulo nesse caso é uma classificação binária de "0" ou "1", representando se o paciente é não-diabético ou diabético. Assim como a regressão, a classificação é um exemplo de técnica de aprendizado de máquina supervisionado, na qual um modelo é treinado utilizando dados que incluem tanto as características quanto os valores não-rotulados do rótulo. Após o treinamento, o modelo pode ser utilizado para prever os rótulos de novos itens que ainda não possuem um rótulo conhecido.

Exemplo de Classificação

Vamos supor que uma clínica de saúde queira prever se um paciente tem probabilidade de ter doença cardíaca com base em suas características, como idade, gênero, histórico familiar, entre outras. A clínica utiliza um conjunto de dados que já possui informações sobre pacientes que foram diagnosticados com e sem doença cardíaca. Com base nesses dados, a clínica treina um modelo de aprendizado de máquina para separar os pacientes em duas classes: os que têm doença cardíaca (rótulo "1") e os que não têm (rótulo "0"). Após o treinamento, o modelo pode ser utilizado para prever a possibilidade de um novo paciente ter doença cardíaca com base em suas características.

Agrupamento 🔍

O agrupamento é uma técnica de aprendizado de máquina utilizada para agrupar itens similares em clusters com base em suas características. Por exemplo, um botânico pode medir várias características de diferentes plantas e agrupá-las com base nas suas semelhanças de proporção. O agrupamento é um exemplo de aprendizado de máquina não supervisionado, no qual o modelo é treinado para separar os itens em clusters com base exclusivamente em suas características. Não há rótulo ou classe conhecida previamente a partir do qual o modelo possa ser treinado.

Exemplo de Agrupamento

Suponha que um cientista queira agrupar um conjunto de animais de acordo com suas características físicas, como tamanho, peso, velocidade, entre outras. O cientista utiliza um modelo de aprendizado de máquina não supervisionado para agrupar os animais com base em suas características semelhantes. Após o treinamento, o modelo pode ser utilizado para atribuir novos animais a um determinado cluster, com base em suas características.

Azure Machine Learning ☁️

No próximo módulo, vamos falar sobre o Azure Machine Learning, uma plataforma de aprendizado de máquina fornecida pela Microsoft. Fique atento para saber mais sobre como utilizar essa poderosa ferramenta em seus projetos de inteligência artificial.

Até a próxima, e bons estudos! 📚