Desvendando os Segredos da Aprendizagem de Máquina
- #Machine Learning
Ao adentrar no módulo de Fundamentos do Aprendizado de Máquina, fui conduzido por nossa notável professora, a Sra. Valéria Baptista, a mergulhar nas complexidades da forma como as máquinas aprendem. É fascinante perceber que, enquanto nós, dotados de intrincados mecanismos analógicos, começamos a aprender desde os primeiros momentos de vida, absorvendo fonemas ainda no útero materno, as máquinas seguem um caminho diferente.
Durante bootcamp Microsoft Azure AI Fundamentals, tive a oportunidade de vislumbrar como ocorre esse processo de aprendizagem nas entranhas das máquinas. Embora eu não tenha um conhecimento abrangente de todos os modelos, fórmulas estatísticas e cálculos realizados, compreendi que o processo se inicia com os chamados Dados de Treinamento. Esses dados, provenientes, por exemplo, do cadastro de clientes e pedidos de uma hamburgueria, formam a base fundamental para o treinamento da máquina.
A máquina, ao contrário de nós, não vivencia uma infância analógica, mas sim um período de "gestação" em que é alimentada com dados. Os algoritmos são então aplicados a essa base de treinamento, buscando identificar padrões de comportamento dos clientes. O resultado é a geração de funções que, por meio de cálculos realizados sobre a base de treinamento, conseguem antecipar comportamentos futuros.
Para ilustrar, consideremos um cliente fictício, o Cliente X, que, ao longo dos dias 05 a 15 do mês, demonstra uma tendência a pedir um lanche mais caro, reduzindo sua frequência e escolhendo opções mais econômicas nos demais dias. Essa análise pode indicar, por exemplo, que esse é o período em que ele recebe o salário. Esse exemplo simplificado destaca como comportamentos desconhecidos podem ser inferidos a partir da base de treinamento.
É importante ressaltar que a quantidade de dados disponíveis é crucial para o sucesso desse processo. Quanto maior a base de treinamento, maior a capacidade de a máquina realizar previsões precisas. O atual "boom" da Inteligência Artificial pode ser atribuído à explosão na coleta de dados, impulsionada pela evolução tecnológica e o aprimoramento dos hardwares, como exemplificado pela ascensão do chatGPT.
No cerne desse processo está a geração de inferências por meio das funções previamente mencionadas. Ao refletirmos sobre isso, é impossível não se maravilhar com as possibilidades que se apresentam. O que será possível alcançar daqui a 5, 10 ou 20 anos? A tecnologia avança a passos largos, e iniciativas como o bootcamp da DIO estão me proporcionando as ferramentas necessárias para me inserir nesse emocionante processo evolutivo.
Em resumo, a aprendizagem de máquina é um campo incrivelmente promissor, onde a interseção entre dados, algoritmos e hardware desenha um panorama de possibilidades que desafiam nossa imaginação. Ao compreendermos os alicerces desse processo, tornamo-nos participantes ativos na construção do futuro da inteligência artificial.
