Quais são os tipos de aprendizagem da máquina?

O aprendizado de máquina é um dos campos de estudo mais empolgantes da ciência da computação. A habilidade de que algoritmos aprendam com seus erros e prevejam e tomem decisões sobre dados abre diversas possibilidades no campo da computação e da inteligência artificial. 

Adaptação e aprendizagem

O aprendizado de máquina é um campo de estudo que vem se desenvolvendo desde o final da década de 1950. É uma área ampla, que envolve a aprendizagem dos programas através da experiência e da adaptação a situações imprevistas.

Porém, quando falamos em aprendizado de máquina, é preciso diferenciar entre os quatro tipos diferentes de algoritmos de aprendizagem de máquina existentes. Cada um possui tarefas e problemas diferentes. Confira abaixo quais são estes tipos e as principais vantagens e desvantagens deles:

Aprendizagem supervisionada

Neste tipo de algoritmo, o programa recebe informações chamadas ‘dados rotulados’. Estes dados são exemplos das entradas e saídas que são desejadas no teste. É chamada de aprendizagem supervisionada pois estes dados são fornecidos para que a máquina aprenda a regra geral daquele sistema. Digamos que a intenção é que o algoritmo consiga prever mudanças na variação do câmbio de alguma moeda específica, como o Euro. Para isso, fornecemos a ele dados econômicos e políticos para que aprenda como eles influenciam essa variação. Quanto mais dados tiver, espera-se que o algoritmo se saia melhor.

Aprendizagem não-supervisionada

Neste tipo de aprendizagem, os dados disponíveis não são suficientes, portanto a máquina não recebe tantas informações. O objetivo é encontrar informações semelhantes e colocá-las nos grupos corretos, encontrando padrões nos dados disponíveis. É o que acontece, por exemplo, nos algoritmos que definem sugestões de filmes ou séries nos serviços de streaming. Eles tentam encontrar sentido nos nossos padrões de consumo para fazer sugestões que, teoricamente, nos agradam.

Aprendizagem semi-supervisionada

Entre as duas anteriores, há ainda a aprendizagem semi-supervisionada. Ela é chamada assim pois utiliza características das duas abordagens anteriores, ou seja, possuem dados rotulados e não rotulados. Ao utilizar alguns dados rotulados em um sistema de dados não rotulados, a precisão é aumentada, melhorando o resultado final.

Aprendizagem por reforço

Por fim, há ainda a aprendizagem por reforço. Esse sistema é diferente dos outros, na medida em que não há dados de treino para o algoritmo. Ao invés disso, ele deve se adaptar ao ambiente em que está, recebendo recompensas toda vez que “acerta” e punições quando ‘erra”. Com o tempo, espera-se que ele melhore seu desempenho e seu conhecimento, evitando caminhos que gerem punição e seguindo por aqueles desejados – mais ou menos como ocorre com ratos de laboratório ou cães sendo adestrados.

Não há um método de aprendizagem melhor ou pior – cada problema tem suas demandas e se encaixa melhor em cada um desses sistemas. Quer saber mais sobre tecnologia e as novidades do mercado? Então fique ligado aqui no Blog da Domatech!