A área de  Machine Learning (Aprendizado de Máquina) não é algo recente. Esse ramo da inteligência artificial vem, há muito tempo, estabelecendo a ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e agir com mínima intervenção humana. Justamente por sua longa trajetória, esse método não permaneceu estagnado, ele evoluiu junto com os avanços tecnológicos e, hoje, conquista cada vez mais espaço.

O conceito surgiu da convicção de que computadores podem aprender e imitar padrões de maneira autônoma, a partir da exposição a dados. A partir disso, pesquisadores passaram a investigar a possibilidade de máquinas aprenderem com grandes volumes de informação. Uma das grandes inovações recentes é a capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos ao big data — dados grandes, velozes e/ou complexos demais para serem processados por métodos convencionais.

O Aprendizado de Máquina é altamente adaptável às necessidades de quem o utiliza. No entanto, é fundamental saber como combinar algoritmos, ferramentas e processos para que o ciclo iterativo, um processo cíclico e repetitivo que é usado para desenvolver e aprimorar um produto, projeto ou sistema, entregue os resultados esperados. Devido a essa maleabilidade, é essencial contar com um conjunto de dados robusto, preciso e livre de vieses. Dados mal preparados podem gerar erros significativos. Além disso, a escolha da plataforma de inteligência artificial correta é determinante. Recursos como MLOps (Machine Learning Operations), que refere-se a um conjunto de práticas e ferramentas que automatizam e melhoram o ciclo de vida do desenvolvimento e implantação de modelos de Machine Learning (ML), e IA generativa devem ser avaliados conforme os objetivos e resultados esperados com a aplicação do Aprendizado de Máquina.

Principais técnicas 

Algumas das técnicas de IA mais utilizada em Machine Learning são:

• Redes neurais: inspiradas no cérebro humano, consistem em um grande número de nós de processamento interligados. São eficientes no reconhecimento de padrões e amplamente utilizadas em tradução de linguagem natural, reconhecimento de imagens, fala e geração de conteúdo visual.
• Regressão logística: ideal para prever resultados binários (sim/não). Um exemplo seria prever a probabilidade de um cliente potencial se tornar cliente pagante.
• Regressão linear: mais indicada para variáveis contínuas, também pode ser aplicada em classificações simples, como controle de qualidade ou filtros de spam.
• Clustering: identifica agrupamentos naturais dentro dos dados. Permite aos computadores detectarem padrões que muitas vezes passariam despercebidos por humanos.
• Árvores de decisão: utilizadas tanto para prever valores numéricos quanto para classificar dados em categorias. Sua estrutura ramificada facilita a visualização dos caminhos lógicos.
• Random forests: combinação de várias árvores de decisão, proporcionando maior precisão e robustez nas previsões.

Tipos de aprendizado 

O Machine Learning se divide em diferentes tipos de aprendizado, de acordo com a forma como os dados são apresentados:

• Aprendizado supervisionado: o algoritmo é treinado com exemplos rotulados, nos quais a resposta correta já é conhecida. É amplamente utilizado, por exemplo, para classificar e-mails como spam.
• Aprendizado não supervisionado: não há rótulos nos dados. O sistema precisa identificar padrões ocultos por conta própria. Ideal para análise exploratória, segmentação de clientes e reconhecimento de padrões.
• Aprendizado semi-supervisionado: mistura dados rotulados com não rotulados. É útil quando há poucos dados anotados, mas muito conteúdo bruto disponível.
• Aprendizado por reforço: o algoritmo aprende com base em tentativa e erro, reforçando decisões que resultam em recompensas. É comum em jogos, robótica e sistemas de recomendação.

Após o treinamento, o algoritmo torna-se um modelo, que será utilizado para analisar e tomar decisões com base em novos dados.

Aplicações

O crescente interesse em Aprendizado de Máquina deve-se à redução dos custos de processamento computacional, ao aumento da capacidade de armazenamento e à abundância de dados disponíveis. Isso permite automatizar e agilizar tarefas complexas com precisão, gerando vantagens competitivas.

Confira algumas aplicações práticas por setor:

• Serviços financeiros: identificação de fraudes e oportunidades de investimento.
• Governo: uso por agências públicas para aumentar a eficiência, economizar recursos e identificar atividades fraudulentas.
• Saúde: análise em tempo real de dados de pacientes, identificação de tendências e alertas de riscos.
• Marketing e vendas: personalização da experiência do cliente com base no histórico de compras.
• Petróleo e gás: descoberta de novas fontes de energia, análise geológica e manutenção preditiva.
• Transporte: otimização de rotas e previsão de problemas logísticos.

Outros exemplos populares incluem o reconhecimento de voz (como a Siri), chatbots para atendimento ao cliente, mecanismos de recomendação (como o da Netflix), carros autônomos, entre outros.

Questões éticas 

Embora os benefícios do Machine Learning sejam evidentes, também surgem questionamentos éticos importantes. Entre os principais pontos de atenção estão: privacidade de dados, impacto no mercado de trabalho, falta de regulamentação e riscos de viés e discriminação. Esses aspectos devem ser constantemente debatidos para garantir o uso responsável da tecnologia.

Texto: Letícia Reis, da Fontes Comunicação Científica