Category APRENDIZAGEM AUTOMATICO

Neste articulo vamos a ver O Poder da Aprendizagem Automática na Ciência de Dados ou Como os Modelos de Aprendizagem Automática Desbloqueiam Informações de Dados mais Profundas

A aprendizagem automática representa um avanço que permite aos computadores aprender sem programação explícita. Os modelos de aprendizagem automática podem descobrir informações valiosas em enormes quantidades de dados que os humanos sozinhos nunca poderiam analisar. Isto transforma o que as organizações podem alcançar com a ciência de dados.

Principais Vantagens

A aprendizagem automática oferece quatro vantagens principais sobre os métodos tradicionais de análise de dados:

  • Automação de fluxos de trabalho analíticos complexos
  • Descoberta de padrões ocultos dentro de conjuntos de dados massivos
  • Melhoria contínua ao longo do tempo
  • Adaptabilidade aos dados do mundo real em mudança

Indice: Aprendizagem Automática na Ciência de Dados

Aprendizagem Automática na Ciência de Dados - Automação de Trabalho Complexo
Aprendizagem Automática na Ciência de Dados – Automação de Trabalho Complexo

Automação de Trabalho Complexo

Uma grande vantagem da aprendizagem automática é automatizar tarefas analíticas complexas que normalmente exigem muito esforço humano. Isto permite que os cientistas de dados se concentrem em responsabilidades de alto valor.

Por exemplo, a aprendizagem automática impulsiona o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para converter instantaneamente documentos digitalizados em texto digital. Em vez de precisar que os humanos datilografem manualmente o texto a partir de imagens, os modelos especializados de aprendizagem automática podem lidar com isto em escala com precisão.Tarefa AnalíticaImpacto da Aprendizagem AutomáticaReconhecimento Ótico de CaracteresAutomatiza a extração de texto de imagensReconhecimento FacialAutomatiza a identificação de indivíduos a partir de imagensModelagem PreditivaAutomatiza a descoberta de tendências e faz previsões a partir de dados

Caso de Uso de Reconhecimento Facial

O Facebook identifica automaticamente amigos em fotos enviadas pelos utilizadores usando modelos de reconhecimento facial treinados com mais de mil milhões de imagens da sua base de utilizadores. A identificação manual à escala do Facebook é impossível. A sua automatização de aprendizagem automática controla mais de 100 mil milhões de uploads de fotos por ano com alta precisão.

Outras empresas como a Google, Amazon e Microsoft também fornecem serviços de reconhecimento facial a parceiros em indústrias como comunicação social e aplicação da lei. A natureza automatizada da aprendizagem automática potencia estas ofertas.

Descoberta de Informações Não Detectadas em Conjuntos de Dados Massivos

Aprendizagem Automática na Ciência de Dados - Descoberta de Informações Não Detectadas em Conjuntos de Dados Massivos
Aprendizagem Automática na Ciência de Dados – Descoberta de Informações Não Detectadas em Conjuntos de Dados Massivos

A maioria das técnicas analíticas tradicionais lidam apenas com milhares ou talvez milhões de pontos de dados. Mas a aprendizagem automática prospera em milhares de milhões de pontos de dados, encontrando padrões ocultos.

Por exemplo, a aprendizagem automática ajuda a otimizar complexas cadeias de abastecimento globais:

  • Walmart utiliza aprendizagem automática em mais de 5 mil milhões de pontos de dados históricos da cadeia de abastecimento
  • Os modelos descobrem alterações na procura local de outra forma escondidas em enormes conjuntos de dados
  • Isto ajuda a correspondência de inventário, armazenamento e transporte às necessidades locais
  • Poupa mais de $1 mil milhões anualmente

Sem aprendizagem automática, a escala das operações da Walmart gera dados demais para os humanos modelarem. A análise de aprendizagem automática de dados maciços oferece vantagens estratégicas.

Aprendizagem Rápida ao Longo do Tempo

Aprendizagem Automática na Ciência de Dados -Aprendizagem Rápida ao Longo do Tempo
Aprendizagem Automática na Ciência de Dados -Aprendizagem Rápida ao Longo do Tempo

Ao contrário do software tradicional, a precisão do modelo de aprendizagem automática muitas vezes melhora rapidamente ao longo do tempo, processando mais dados sem necessidade de nova programação. Isto concatena conhecimento.

Por exemplo, um modelo de aprendizagem automática prevendo o risco de cancelamento de assinaturas pode começar com 73% de precisão. Mas depois de analisar mais 10.000 registos de dados de clientes durante 2 meses, poderia melhorar para uma precisão de 84% sem alterações ao seu código principal.

Isto significa que previsões e decisões usando aprendizagem automática se tornam progressivamente mais precisas através de auto-correções automáticas com base em novos dados. Os modelos adaptam-se operacionalmente aos padrões do mundo real em evolução.

Melhorando Diagnósticos de Saúde ao Longo do Tempo

A aprendizagem automática está a transformar os cuidados de saúde ao usar dados para melhorar a precisão de diagnósticos e tratamentos. Um estudo de 2020 descobriu que modelos de aprendizagem automática podem até superar radiologistas humanos na deteção de cancro do pulmão em tomografias computadorizadas.

Crucialmente, estes modelos de aprendizagem automática melhoram as taxas de deteção ao longo do tempo, continuando a analisar novos dados de digitalização. Ao aprender com mais casos de pacientes, a precisão atinge 94%, excedendo a consistência de radiologistas humanos. Ficando continuamente mais inteligentes, a aprendizagem automática tem potencial para detetar doenças potencialmente fatais que os métodos tradicionais perdem.

Adaptando-se a Mudanças do Mundo Real

Aprendizagem Automática na Ciência de Dados -Adaptando-se a Mudanças do Mundo Real
Aprendizagem Automática na Ciência de Dados -Adaptando-se a Mudanças do Mundo Real

A aprendizagem automática oferece inteligência que evolui à medida que o mundo muda. Os modelos ajustam automaticamente a sua própria lógica de tomada de decisão em resposta a novos dados, refletindo fatores externos em mudança.

Isto significa que as previsões se mantêm relevantes apesar de condições do mundo real voláteis. A aprendizagem automática oferece resiliência a imprevisíveis mudanças de dados que quebram modelos tradicionais que confiam em pressupostos desatualizados.

Por exemplo, durante uma recessão económica, um modelo de aprendizagem automática prevendo a procura do cliente detetaria padrões emergentes de compras em queda. Então, reduziria as projeções de vendas com base na queda detetada em vez de antecipar erroneamente crescimento contínuo.

Estudo de Caso: Recomendações de Filmes da Netflix

A Netflix pioneirou o uso de aprendizagem automática para recomendações de filmes. Os modelos analisam enormes conjuntos de dados de comportamento de visualização e depois servem recomendações personalizadas otimizando a satisfação de transmissão.

Importante, a Netflix atualiza os modelos à medida que os hábitos de visualização evoluem para que as sugestões se adaptem ao passo com as preferências dos utilizadores em mudança. Isto mantém assinantes envolvidos apesar da volatilidade na qualidade do conteúdo e tendências de consumo depois que concorrentes entram no mercado. Programadores humanos nunca poderiam ajustar manualmente modelos suficientemente rápido.

Ponto-Chave

  • A aprendizagem automática dá aos modelos a capacidade única de melhorar automaticamente a sua própria precisão, aprendendo continuamente com novos dados refletindo as últimas mudanças do mundo real.

Embora revolucionária, compreender as limitações da aprendizagem automática também é prudente:

Possíveis Limitações

Limitação

  • Exige Dados Extensivos, Modelos de aprendizagem automática muitas vezes necessitam de milhões de amostras de dados para maximizar a precisão
  • Falta de Transparência, O raciocínio por trás do comportamento do modelo pode ser difícil de entender para humanos
  • Risco de Perpetuar Viciados, Modelos podem amplificar enviesamentos injustos se as entradas refletirem amostras de dados distorcidas

Vamos analisar mais de perto estas limitações:

Exige Dados Extensivos

É improvável que um modelo de aprendizagem automática ganhe sólidas capacidades de reconhecimento de padrões se durante o treino forem fornecidos apenas centenas ou milhares de pontos de dados. Enquanto código de software tradicional pode entregar valor com entradas modestas, a maioria dos modelos de aprendizagem automática de ponta necessitam de conjuntos de dados expansivos para se destacarem.

Organizações sem escala de big data podem atingir limitações tentando aprendizagem automática avançada. Alternativas como simples regressão linear alcançam informação básica sólida sem necessidades de dados extensivas.

Falta de Transparência

Interpretabilidade representa uma dificuldade comum quando aplicando aprendizagem automática, especialmente redes neuronais profundas complexas, excedendo capacidades analíticas humanas. Especialistas debatem-se para explicar totalmente porque modelos geram saídas específicas.

Permitir modelos de aprendizagem automática influentes permanecerem caixas negras inibe adoção em domínios como finanças e medicina, onde transparência e confiança são mandatórias. Utilizadores exigem visibilidade na lógica do modelo.

Investigação contínua em Inteligência Artificial Explicável (XAI) visa endereçar problemas de interpretabilidade de aprendizagem automática através de novas estruturas adicionando transparência.

Risco de Perpetuar Viciados

Modelos de aprendizagem automática muitas vezes cimentam enviesamentos e assunções sociais ao invés de otimizar resultados objetivamente. Se entradas incorporarem amostras de dados distorcidas ou rotulagem estereotipada, modelos irão amplificar injustiças ao invés de as corrigir.

Exemplos em pontuações de risco de justiça criminal, ferramentas de recrutamento e acesso a cuidados de saúde mostram aprendizagem automática falhando grupos marginalizados apesar da tecnologia promissora. Utilizadores devem salvaguardar modelos contra preconceitos herdados com planeamento reflexivo de estruturas e metodologias de testes.


Conclusão Aprendizagem Automática na Ciência de Dados

Quando aplicada conscienciosamente, a aprendizagem automática permite que cientistas de dados desbloqueiem capacidades analíticas transformadoras, excedendo limitações de software tradicional. Líderes em todas as indústrias agora usam aprendizagem automática para impulsionar inovação sem precedentes a partir do crescimento exponencial de dados. Misturar aprendizagem automática com práticas responsáveis de ciência de dados representa um avanço na orientação de decisões.

No entanto, alcançar todo o potencial da aprendizagem automática sem possibilitar danos no mundo real requer foco astuto das equipas de dados na transparência, ética e mitigação de enviesamentos dos modelos, para além de melhorias puras na precisão preditiva. O futuro permanece tremendamente promissor para organizações adotando uma abordagem matizada.

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Preguntas Mais Frequentes (FAQ) Aprendizagem Automática na Ciência de Dados

O que é aprendizagem automática em ciência de dados?

A aprendizagem automática, também conhecida como machine learning em inglês, é um ramo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam e tomem decisões com base em dados, sem serem programados explicitamente.

Qual é a importância da aprendizagem automática em ciência de dados?

A aprendizagem automática é importante em ciência de dados porque permite extrair conhecimentos e padrões ocultos em grandes conjuntos de dados. Isso ajuda a tomar decisões mais informadas, prever resultados futuros e automatizar tarefas complexas.

Quais são alguns exemplos de aplicações da aprendizagem automática em ciência de dados?

A aprendizagem automática é utilizada em uma ampla gama de aplicações, como reconhecimento de voz, análise de imagens e vídeos, recomendações personalizadas, detecção de fraudes, diagnóstico médico, previsão do clima, entre outros.

Quais são os diferentes tipos de algoritmos utilizados na aprendizagem automática?

Existem vários tipos de algoritmos de aprendizagem automática, incluindo árvores de decisão, regressão linear, redes neurais, algoritmos de agrupamento (clustering), máquinas de vetores de suporte (SVM) e algoritmos de florestas aleatórias (random forests), apenas para citar alguns.

Como os dados são coletados e preparados para a aprendizagem automática em ciência de dados?

A coleta e preparação de dados para a aprendizagem automática envolvem a seleção de variáveis relevantes, o pré-processamento de dados (como normalização ou tratamento de valores ausentes), a divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste, e a realização de técnicas de validação cruzada.

Quais são os desafios comuns na aprendizagem automática em ciência de dados?

Alguns desafios comuns incluem a falta de dados de qualidade, o overfitting de modelos, a interpretação de resultados, a seleção de características relevantes e a escolha do algoritmo mais adequado para um problema específico.

Qual é o papel da aprendizagem supervisionada e não supervisionada na aprendizagem automática em ciência de dados?

A aprendizagem supervisionada envolve o treinamento de um modelo usando dados rotulados, onde as respostas corretas são conhecidas. A aprendizagem não supervisionada, por outro lado, busca encontrar padrões e estruturas em dados não rotulados. Ambas as abordagens desempenham um papel importante na aprendizagem automática.

Como a precisão e o desempenho dos modelos de aprendizagem automática em ciência de dados são avaliados?

A avaliação dos modelos de aprendizagem automática envolve o uso de métricas como precisão, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC. Além disso, técnicas de validação cruzada e curvas de aprendizado podem ser utilizadas para avaliar o desempenho do modelo.

Quais são as tendências e avanços recentes no campo da aprendizagem automática em ciência de dados?

Algumas tendências e avanços recentes incluem o uso de aprendizagem profunda (deep learning), processamento de linguagem natural (NLP), interpretabilidade de modelos, automação na seleção de algoritmos e ética na aprendizagem automática.

Quais habilidades e conhecimentos são necessários para trabalhar no campo da aprendizagem automática em ciência de dados?

Para trabalhar no campo da aprendizagem automática em ciência de dados, são necessários conhecimentos sólidos em matemática, estatística, programação e algoritmos. Também é útil ter habilidades em visualização de dados e experiência no uso de ferramentas e bibliotecas de aprendizagem automática.