O que é o Machine Learning?
Todos os dias, geramos cada vez mais dados com a multiplicidade das tecnologias que utilizamos (smartphones, computadores, tablets, objetos ligados, etc.). Todos estes dispositivos geram uma quantidade de dados massiva. Em 2020, uma pessoa gerava, em média, 1,7 MB de dados por segundo. O conjunto destes dados é armazenado em bases digitais e representa uma fonte de informações considerável: o big data. No entanto, sem um tratamento adequado nem uma estratégia de análise eficaz, esta massa de dados não passaria de um conjunto de bytes problemáticos a amontoar-se. É nesse momento que o Machine Learning intervém e permite tirar partido destes dados.
O que é o Machine Learning?
Os primeiros algoritmos de Machine Learning foram elaborados em 1950. O Machine Learning, ou aprendizagem automática, é simultaneamente uma tecnologia e uma ciência (Data Science) que permite a um computador efetuar um processo de aprendizagem sem ter sido previamente programado para esse efeito. Esta técnica, ligada ao setor da inteligência artificial (IA), tem por objetivo identificar padrões (esquemas de repetições estatísticas) e extrair previsões estatísticas. A exploração de dados ou a pesquisa de dados (“data mining”), que consiste na extração de informações numa grande quantidade de dados, serve de matéria-prima ao Machine Learning para que destaque os padrões para a previsão estatística. É por isso que o Big Data (conjunto de dados produzidos e armazenados) é indissociável do Machine Learning. Quanto maior for o conjunto de dados tratados que permite detetar tendências, mais exatas são as previsões.
De forma mais precisa, o algoritmo de aprendizagem aplicado permite ao computador especificar a sua análise e as suas respostas com base em dados empíricos provenientes da base de dados associada. O Machine Learning representa um modelo de aprendizagem de oportunidade para os profissionais, pois permite-lhes tirar partido das informações geradas pelos seus clientes ou pela sua atividade. Assim, a inteligência artificial representa um principal desafio se quiser ser bem-sucedida.
Existem vários tipos de aprendizagem classificados segundo os dados existentes durante a fase de aprendizagem. Se já se conhece a resposta à tarefa definida, diz-se que os dados estão rotulados. Neste caso, fala-se de aprendizagem supervisionada. Em função da natureza dos dados, se forem discretos ou contínuos, fala-se de classificação ou de regressão. Se a aprendizagem se desenrolar passo a passo, com um sistema de recompensas por cada tarefa efetuada corretamente, é então realizada uma aprendizagem por reforço. O caso mais recorrente de aprendizagem é a aprendizagem não supervisionada, que consiste numa investigação sem rótulos. Visa prever um resultado sem ter respostas previamente conhecidas.
Quando utilizar o Machine Learning?
A potência e o interesse do Machine Learning residem na sua capacidade de tratar um enorme volume de dados, impossível de tratar para o cérebro humano. Os setores que recolhem uma grande quantidade de dados precisam de uma solução para os tratar e extrair uma informação útil para tomar decisões. A análise preditiva destes dados permite antecipar situações exatas. É esse o interesse do Machine Learning. Consideremos, por exemplo, o setor financeiro. O Machine Learning permite detetar fraudes, comportamentos litigiosos e outros elementos essenciais no funcionamento das instituições financeiras.
Os dados transacionais que emitimos cada vez mais servem também às empresas para visarem os seus clientes com base no seu comportamento de compra, identificando repetições. O que consultamos online e os sites que visitamos também geram dados que podem ser usados pelo Machine Learning para definir as nossas preferências. Assim, é evidente que esta técnica de tratamento de dados, sem necessidade da intervenção do ser humano, constitui um trunfo importante para as empresas que desejam tirar partido da grande quantidade de informações de que dispõem. É improvável que um ser humano possa tirar partido destas informações devido à enorme quantidade de dados a tratar. Consideremos, por exemplo, as grandes empresas como a Amazon ou a Google: a implantação da IA e do Machine Learning nos seus processos tornou-se uma necessidade devido ao fluxo de dados explorável que geram.
Com a crescente produção de dados, cada vez mais empresas terão de integrar esta tecnologia na sua estrutura de forma a tirar melhor partido das informações de que dispõem. Por exemplo, vejamos o caso dos objetos ligados que estão cada vez mais presentes no nosso quotidiano. Em 2019, mais de 8 mil milhões de objetos ligados tinham integrado a nossa sociedade, permitindo recolher mais dados sobre o nosso ritmo de vida, o nosso consumo, os nossos hábitos, confiando no nosso reconhecimento de voz. Segundo as estimativas, este número multiplicou-se por 5 em 2020. Tudo isto representa uma massa de informações crítica para as empresas e o Machine Learning permite identificar os elementos pertinentes a explorar. Como terá compreendido, o desafio é enorme. São possíveis muitas aplicações para a nossa sociedade moderna, como o reconhecimento facial, o carro autónomo, a robótica, as casas inteligentes... O que está em causa é saber implementar esta vantagem de forma adaptada. Esta tecnologia não se destina apenas aos programadores experientes no setor da IA. Várias empresas lançam-se na aventura do Machine Learning ao escolherem soluções chave na mão adaptadas aos seus objetivos.
O funcionamento do Machine Learning
A base do funcionamento do Machine Learning baseia-se na "experiência". O computador recupera uma grande quantidade de dados que vai utilizar para analisar e prever situações. O objetivo do processo é que a máquina possa elaborar por si própria um "plano interno" que lhe permita identificar os elementos-chave que se deseja visar. Vai ter de "experimentar" vários exemplos e testes para poder progredir e é por esta razão que se fala de aprendizagem.
Para isso, o computador precisa de dados de aprendizagem para treinar. A exploração de dados constitui a base do funcionamento do Machine Learning. Estes são os dados de treino (ou training data set). Também precisa de um software e de algoritmos de análise. Por fim, precisará de um ambiente de implementação, geralmente um servidor adaptado às necessidades de cálculo. Existem diferentes tipos de aprendizagem que podem variar em função do conhecimento da resposta pretendida ou não, do tipo de dados analisados, do ambiente de dados considerado e do tipo de análise efetuada (estatísticas, comparações, reconhecimento de imagens, etc.). Os algoritmos de aprendizagem diferem em função da tarefa a realizar e a potência de cálculo que vão exigir será igualmente afetada.
A aprendizagem do computador é geralmente composta por duas partes. A primeira consiste na elaboração do modelo a partir do conjunto de dados de teste, também chamados "dados de observações". Esta parte consiste em definir a tarefa que se pretende tratar (detetar a presença de um elemento numa imagem, detetar uma recorrência estatística, a resposta ao sinal de um sensor, etc.). É a fase de teste ou de "treino". Em seguida, surge a fase de produção do modelo. Pode ser otimizada com a disponibilização de novos dados. Alguns sistemas podem eventualmente continuar a sua fase de aprendizagem durante a fase de produção, mas é necessário garantir a obtenção de feedbacks sobre os resultados produzidos, para poder assegurar a otimização do modelo e o comportamento da máquina. Outros podem continuar a aprender sozinhos e tornar-se autónomos.
A qualidade desta aprendizagem depende de vários fatores:
- Número de exemplos relevantes que o computador pode considerar. Quanto maior este número, mais exata é a análise dos dados.
- Número de características que descrevem os exemplos. Quanto mais simples e precisas forem (tamanho, peso, quantidade, velocidade, etc.), mais rápida e exata será a análise.
- Qualidade da base de dados utilizada. Se faltarem demasiados dados, isso irá afetar a análise. Os dados falsos ou extravagantes podem também distorcer os resultados.
O algoritmo de previsão será mais preciso e a análise mais pertinente se estes elementos forem respeitados ao máximo. Assim que o projeto de aprendizagem do computador estiver definido e as bases de dados estiverem prontas, pode lançar-se no Machine Learning!
Ter sucesso com o Machine Learning OVHcloud
Sempre nos empenhámos em trazer a tecnologia para o conjunto dos setores de atividade. Com o potencial que representa, acreditamos que a IA não deve ser reservada apenas aos gigantes da informática ou às grandes empresas. Queremos ajudá-lo e acompanhá-lo ao máximo no lançamento ambicioso dos seus projetos de IA e Machine Learning. A inteligência artificial permite aos profissionais ganhar eficácia e facilita a tomada de decisões. A OVHcloud propõe-lhe ferramentas que lhe permitem enfrentar os desafios das empresas, como as análises preditivas de conjuntos de dados, e assim tornar a sua utilização simples para todos os perfis de utilizadores. Acompanhamos os nossos clientes no desenvolvimento do seu sistema de inteligência artificial.
Com a OVHcloud, recolha e prepare os seus dados graças às nossas soluções Data Analytics. Pode modelizar passo a passo o seu projeto de Machine Learning. Implemente o seu modelo em apenas alguns cliques. Utilize as ferramentas e frameworks à sua escolha, como TensorFlow, PMML ou ONNX.
Ao trabalhar com a OVHcloud, poderá usufruir de algumas vantagens para desenvolver o seu projeto de Machine Learning:
- Respeito pelos seus dados: comprometemo-nos a respeitar a confidencialidade dos seus dados pessoais. A nossa filosofia empresarial atribui grande importância à soberania dos seus dados e permite-lhe recuperá-los a qualquer momento.
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- Open source: no mundo dos dados, as soluções open source são atualmente as mais maduras e com melhor desempenho. A OVHcloud esforça-se por basear as suas ofertas nesses programas, como o Apache Hadoop ou o Apache Spark.
