Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina (machine learning, ML) é um ramo da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam e melhorem a partir de experiências sem serem explicitamente programados para isso. Esta capacidade de aprender e adaptar-se torna o aprendizado de máquina uma ferramenta poderosa para aplicações complexas.

Supondo que fossemos escrever uma função para nos dizer se uma determinada frase possui um sentimento negativo, positivo ou neutro. Uma abordagem possível seria escrever um programa que analisasse a frase em busca de palavras negativas ou positivas. Uma implementação em python seria algo como:

def analisar_sentimento(frase):
    palavras_negativas = ["ruim", "horrível", "péssimo"]
    palavras_positivas = ["bom", "ótimo", "excelente"]
    
    palavras = frase.split()
    
    for palavra in palavras:
        if palavra in palavras_negativas:
            return "negativo"
        elif palavra in palavras_positivas:
            return "positivo"
    
    return "neutro"

Para alguns poucos exemplos essa abordagem poderia funcionar, como

  • O jantar foi bom.
  • O filme foi horrível.

No entanto podemos criar facilmente inúmeros exemplos que não seriam corretamente classificados, como

  • O jantar foi agradável. (palavra não existe na lista)
  • O jantar não foi bom. (negação)

Para resolver este problema teríamos que prever todas as palavras e combinações possíveis, o que seria inviável. Podemos dar exemplos desse tipo em diversos contextos diferentes:

  • Identificar se uma imagem é de um cachorro ou de um gato (teriamos que programar todas as combinações de pixels possíveis para cachorros e gatos)
  • Identificar as palavras que uma pessoa está falando (teriamos que programar todas as combinações de sons possíveis para cada palavra)

Uma forma de solucionar este problema é ao invés de criarmos regras explícitas para classificar os dados, utilizarmos um algoritmo que possa aprender essas regras automaticamente. Este é o princípio do aprendizado de máquina.

Conceitos Fundamentais

O aprendizado de máquina é baseado em algoritmos que recebem e analisam dados de entrada para fazer previsões ou decisões, sem intervenção humana. Os principais conceitos incluem:

  • Dados: Conjunto de exemplos usados para treinar, validar e testar o modelo. Os dados podem ser rotulados ou não rotulados.
  • Modelo: Uma representação matemática ou estatística dos dados. O modelo é ajustado durante o treinamento e usado para fazer previsões.
  • Treinamento: Processo de ajuste dos parâmetros do modelo usando dados de treinamento.
  • Validação e Teste: Avaliação da performance do modelo em um conjunto de dados separado do treinamento para verificar sua generalização.
graph TD
    Dados --> Treinamento
    Treinamento --> Modelo
    Modelo --> Previsões
    Modelo --> Validação
    Modelo --> Teste

Tipos de Aprendizado de Máquina

Aprendizado Supervisionado

No aprendizado supervisionado, os algoritmos aprendem a partir de dados rotulados, tentando prever a saída para dados novos baseando-se no aprendizado anterior. Este tipo de aprendizado é comumente utilizado em tarefas de classificação e regressão. Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado:

  • Regressão Linear
  • Regressão Logística
  • K-Nearest Neighbors
  • Support Vector Machines
  • Árvores de Decisão
  • Redes Neurais
  • Naive Bayes
  • Random Forests
  • Gradient Boosting

Aprendizado Não Supervisionado

No aprendizado não supervisionado, os algoritmos analisam e agrupam dados não rotulados baseando-se em semelhanças e diferenças, sem um objetivo específico de previsão. Este tipo de aprendizado é comumente utilizado em tarefas de agrupamento e redução de dimensionalidade. Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado não supervisionado:

  • K-means
  • DBSCAN
  • Análise de Componentes Principais (PCA)
  • Autoencoders

Aprendizado por Reforço

No aprendizado por reforço, o modelo aprende a tomar decisões através de tentativas e erros, recebendo recompensas por ações corretas. Este tipo de aprendizado é comumente utilizado em tarefas de controle e otimização. Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado por reforço:

  • Q-learning
  • Deep Q-Networks (DQN)
  • Policy Gradients
  • Actor-Critic
  • Proximal Policy Optimization (PPO)

Redes Neurais Vs Outros Algoritmos

Embora exista uma grande diversidade de algoritmos de aprendizado de máquina, as redes neurais têm se destacado em muitas aplicações devido à sua alta capacidade de aprender representações complexas e não-lineares dos dados em relação a outros algoritmos. Se corretamente treinadas, as redes neurais conseguem continuar aprendendo indefinidamente quanto mais dados são fornecidos. Devido a isso, redes neurais tem sido a principal escolha para muitas aplicações de aprendizado de máquina, como processamento de texto, reconhecimento de fala, visão computacional, entre outros.