O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial (IA) e uma parte essencial da ciência de dados. Emprega métodos estatísticos para classificar ou prever padrões em dados que podem ajudar a reunir perspectivas para business intelligence, experiência do cliente, pesquisa de mercado e outros fatores de tomada de decisão.

O aprendizado de máquina pode ser supervisionado, não supervisionado e reforçado.

  • Aprendizado supervisionado: os algoritmos são treinados com dados específicos do setor para obter perspectivas. Esse método costuma ser usado para aplicações de negócios.
  • Aprendizado não supervisionado: os algoritmos analisam milhões de pontos de dados e começam a reconhecer padrões por conta própria. Costuma ser usado em áreas como agrupamento de dados meteorológicos.
  • Aprendizado reforçado: ML avançado em que os algoritmos aprendem a perceber e interpretar seu ambiente, e tomam medidas corretivas através de tentativa e erro. Por exemplo, robótica alimentada por IA.

O aprendizado de máquina é usado em projetos de mineração de dados para classificação de tópicos, recursos e aspectos, análise de texto, agrupamento semântico e outras tarefas. Esses processos são usados em técnicas de IA, como reconhecimento de entidade nomeada (NER), processamento de linguagem natural (NLP), análise de sentimento, pesquisa semântica e outras. Todas elas são essenciais para obter perspectivas a partir do big data.

Os modelos de aprendizado de máquina aprendem por conta própria graças às redes neurais artificiais (ANNs) programadas neles. As ANNs são algoritmos que compreendem pontos de dados e correlacionam padrões como os humanos, tornando os modelos ML mais inteligentes à medida que processam mais dados.

Quanto mais camadas neurais os ANNs têm, maior a capacidade de entender semanticamente os dados em milhões de entidades representadas na forma de gráficos de conhecimento. Essa forma avançada de algoritmos ANN se traduz em Aprendizagem Profunda (DL) — um subcampo que pode reconhecer padrões altamente complexos em qualquer tipo de dados para modelagem analítica e preditiva.

Os modelos de aprendizado de máquina precisam ser treinados para fornecer perspectivas a partir de big data. Quando treinados com dados de qualidade, eles podem ser usados com sucesso para análise de sentimento nas redes sociais e análise de comentários para extrair perspectivas sobre marcas, clientes e mercados.