Quando alguém diz Aprendizado de Máquina, ele simplesmente resfria e tem uma sensação definitiva de ficção científica. No entanto, você pode se surpreender ao saber que já conhece os fundamentos do aprendizado de máquina! Aprendizado Automático como assunto é fundamentalmente baseado nos ombros de dois outros assuntos – Matemática e Ciência da Computação. Se você é alguém que conhece probabilidade, estatística e tem uma compreensão firme da álgebra linear, pode ter certeza de que será capaz de compreender os conceitos de aprendizado de máquina. Agora, vamos dar uma olhada no funcionamento interno do aprendizado de máquina.
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Trabalho de Aprendizado de Máquina
O conceito fundamental de aprendizado de máquina é construído sobre o fato de que muito do que consideramos ser inteligência é baseado na probabilidade, mais do que na lógica e no raciocínio. Por mais bizarro e contraintuitivo que possa parecer, tire um momento para pensar sobre as várias situações em sua vida e tente correlacioná-las. Quando você quer ir do ponto A ao ponto B, você provavelmente pensa na rota mais rápida entre eles. Quando você joga um jogo de tabuleiro, você tenta ver qual movimento irá ajudá-lo a ganhar o jogo. Considere qualquer situação desse tipo e você verá que a probabilidade desempenha um papel muito importante no processo de tomada de decisão dos seres humanos.
Agora, quando se trata de computadores, sabemos que eles são muito bons em fazer cálculos. Isto foi realizado por cientistas já em 1950. Eles entenderam que, com dados suficientes, os computadores digitais seriam ótimos para fazer estimativas de probabilidade. Infelizmente para os pesquisadores pioneiros da IA, a época em que surgiu uma idéia tão revolucionária não era uma época em que pudesse ser totalmente explorada. Os computadores ainda não tinham se tornado poderosos o suficiente para executar tais idéias novas e serem testados. Mesmo assim, seus princípios fundamentais estavam certos e esses princípios formam a base sobre a qual a IA moderna foi construída.
Rede Neural Profunda
Empresas como Google, Facebook e Amazon usam o Machine Learning em todos os dados que podem adquirir de seus clientes. Isso é feito para otimizar a experiência e as preferências do usuário. Um método particular de Machine Learning que todas as empresas usam é o Deep Neural Networks. O conceito de redes neurais profundas é baseado em uma idéia projetada por Warren McCullough, Walter Pitts e Frank Rosenblatt relacionada a redes neurais na década de 1950. Embora as redes neurais de hoje sejam muito mais complexas do que as primitivas e formativas de antigamente, a ideia principal ainda é a mesma e a ideia é a seguinte. A melhor maneira de estimar uma dada probabilidade é dividir o problema em informações discretas e pequenas, que foram criadas por neurônios. por McCullough e Pitts. O palpite que McCullough e Pitts tinham era que, se um grupo de neurônios desse tipo estivesse conectado de maneira semelhante à de um cérebro humano, então modelos diferentes poderiam ser construídos para aprender coisas diferentes.
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Para entender uma rede neural, vamos considerar uma imagem com uma face nela. Agora, se tivéssemos uma rede neural profunda primária, essa rede neural teria vários milhares de nós. Cada um desses milhares de nós seria empilhado em camadas. A primeira coisa que cada nó na primeira camada de uma rede neural iria procurar é uma linha ou uma curva. Depois que uma análise preliminar é feita, a segunda camada da rede neural procuraria formas ainda mais avançadas, como um círculo. Na terceira camada, vários parâmetros seriam procurados, como um círculo escuro em um círculo branco, que é como o olho humano seria reconhecido em uma rede neural profunda. Quando o algoritmo finalmente alcança os neurônios da camada final, cada neurônio é capaz de identificar formas avançadas. Com base nos resultados dos últimos neurônios,
Aplicações de Aprendizado de Máquina
Desde que os computadores foram inventados, linguistas e cientistas da computação tentaram fazê-los reconhecer a fala e o texto. Esse método pelo qual um computador pode realizar a linguagem escrita ou a fala de maneira coerente e lógica é conhecido como PNL ou Processamento de Linguagem Natural . No entanto, ao longo das últimas décadas, o aprendizado de máquina superou amplamente os sistemas baseados em regras, graças a tudo, desde máquinas de vetores de suporte a modelos ocultos de Markov e, mais recentemente, aprendizado profundo. O Siri, da Apple, o Alexa, da Amazon, e o Duplex, do Google, dependem fortemente do aprendizado profundo para reconhecer fala ou texto e representam a ponta deste importante campo.
A próxima área em que o Aprendizado de Máquina é usado amplamente é o Processamento de Imagens. Quando Rosenblatt implementou sua rede neural pela primeira vez em 1958, ele a testou pela primeira vez usando as imagens de cães e gatos. Desde então, os pesquisadores de IA ficaram obcecados com o assunto. Por necessidade, muito desse tempo foi gasto na criação de algoritmos que pudessem detectar formas pré-especificadas em uma imagem, como bordas e poliedros, usando o poder de processamento limitado dos primeiros computadores. Graças ao hardware moderno, no entanto, o campo da visão computacional é agora dominado pela aprendizagem profunda. Quando um Tesla dirige com segurança no modo de piloto automático, ou quando o novo microscópio de realidade aumentada do Google detecta o câncer em tempo real, é por causa de um algoritmo de aprendizado profundo .
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Um dos campos finais onde Machine Learning é primordial (e também um favorito pessoal) é Robótica. O que torna nossa inteligência tão poderosa não é apenas que podemos entender o mundo, mas que podemos interagir com ele. O mesmo será verdade para robôs. Computadores que podem aprender a reconhecer visões e sons são uma coisa; aqueles que podem aprender a identificar um objeto e determinar como manipulá-lo são outra coisa. No entanto, como se pode imaginar, o reconhecimento de fala é um desafio difícil, e o controle de toque e motor são habilidades muito mais difíceis de dominar. Apesar de todo o seu poder de processamento, os computadores ainda são notavelmente pobres em algo tão simples quanto pegar uma camiseta. A razão pela qual pegar um objeto como uma camisa não é um pedaço de bolo para robôs é porque envolve várias tarefas simultâneas. Primeiro, você precisa reconhecer uma camisa como uma camiseta. Você precisa então estimar quão pesado é, como sua massa é distribuída, e quanto atrito está presente em sua superfície. Com base nesses palpites, você precisará estimar onde agarrar a camisa e quanta força aplicar em cada ponto de sua pegada, uma tarefa ainda mais desafiadora porque a forma da camisa e a distribuição da massa mudarão assim que você levantar isto. Um humano faz isso de maneira trivial e fácil, sem pensar duas vezes, mas, para um computador, a incerteza em qualquer um desses cálculos se aglomera em todos eles, tornando-se uma tarefa extremamente difícil.
Embora as aplicações do Aprendizado de Máquina variem muito, esses exemplos devem fornecer algumas dicas sobre o quão profunda e profundamente isso já afetou as indústrias e nossas vidas.