15 ferramentas de aprendizado de máquina para saber

Jun 19, 2023

Em nosso mundo cada vez mais digital, os dados estão literalmente em todos os lugares. Cada clique, cada deslizamento, cada vídeo e cada palavra podem ser convertidos em dados muito abundantes (e, nas mãos certas, lucrativos).

Mas não há tempo suficiente no mundo para nós, humanos, analisarmos todos esses dados, entendê-los e usá-los em seu máximo proveito. É por isso que temos o aprendizado de máquina, dando aos computadores a capacidade não apenas de automatizar a análise de dados, mas de fazê-lo de forma que possam "aprender" por meio de experiências e contexto, em vez de codificação simples - da mesma forma que nós, humanos, aprendemos.

Dar aos computadores a capacidade de desenvolver recursos de aprendizado mais semelhantes aos humanos os torna úteis não apenas em coisas novas, como gerar imagens ou traduzir ronronados de gatos, mas também em uma variedade de setores, incluindo finanças, saúde, educação e até arqueologia.

Quer aprender mais? O que é aprendizado de máquina e como ele funciona?

O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial que usa estatísticas, tentativa e erro e montanhas de dados para aprender uma tarefa específica sem nunca ter que ser especificamente programado para realizar essa tarefa.

Enquanto a maioria dos programas de computador depende do código para dizer o que fazer e como fazer, os computadores que usam aprendizado de máquina usam conhecimento tácito – o conhecimento que obtemos da experiência ou contexto pessoal. Esse processo depende de algoritmos e modelos ou equações estatísticas que são desenvolvidos ao longo do tempo com base nos dados disponíveis. O processo de aprendizado, também conhecido como treinamento, envolve a identificação de padrões nos dados e a otimização dessas descobertas por meio de tentativa e erro e feedback.

Como os sistemas de aprendizado de máquina podem aprender com a experiência, assim como os humanos, eles não precisam depender de bilhões de linhas de código. E sua capacidade de usar o conhecimento tácito significa que eles podem fazer conexões, descobrir padrões e até fazer previsões com base no que podem extrair dos dados.

Resumindo: o aprendizado de máquina coloca o ônus da solução de problemas nos computadores, e não nos humanos. Esses algoritmos são capazes de analisar enormes quantidades de informações e encontrar padrões que nenhum ser humano jamais poderia fazer por conta própria, tornando-os especialmente úteis na construção de mecanismos de recomendação, prevendo com precisão padrões de pesquisa online e detecção de fraudes, entre outras coisas.

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Como todos os sistemas que usam IA, o aprendizado de máquina requer algoritmos para atuar como uma espécie de guia para o sistema. Um modelo de aprendizado de máquina é treinado com um algoritmo para reconhecer padrões e fornecer previsões. E à medida que novos dados são inseridos nesses algoritmos, eles aprendem e melhoram seu desempenho, desenvolvendo uma espécie de inteligência ao longo do tempo.

Existem centenas de algoritmos que os computadores podem usar com base em coisas como tamanho e diversidade dos dados, mas eles podem ser colocados em quatro categorias diferentes, dependendo de quanta intervenção humana é necessária para garantir sua precisão ao longo do tempo. E esses algoritmos são criados usando ferramentas e software de aprendizado de máquina.

Claro, em uma área tão vasta e complexa como esta, não há pau para toda obra – nenhum modelo pode consertar tudo ou fazer tudo. Portanto, existem muitas ferramentas de aprendizado de máquina por aí.

Listados abaixo estão alguns dos mais populares.

Desenvolvido pela Apache Software Foundation, o Mahout é uma biblioteca de código aberto de algoritmos de aprendizado de máquina, implementado sobre o Apache Hadoop. É mais comumente usado por matemáticos, cientistas de dados e estatísticos para encontrar rapidamente padrões significativos em conjuntos de dados muito grandes. Na prática, é especialmente útil na construção de aplicativos inteligentes que podem aprender com o comportamento do usuário e fazer recomendações de acordo.

O AWS Machine Learning oferece uma variedade de ferramentas projetadas para ajudar os desenvolvedores a descobrir padrões nos dados do usuário por meio de algoritmos, construir modelos matemáticos com base nesses padrões e gerar previsões desses modelos. Algumas de suas ofertas de produtos gratuitos incluem o Amazon Rekognition, que identifica objetos, pessoas, textos e atividades em imagens e vídeos; e o Amazon SageMaker, que ajuda desenvolvedores e cientistas de dados a criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina para qualquer caso de uso.