Como os modelos de aprendizado de máquina são treinados?

Muitas pessoas equiparam o aprendizado de máquina (ML) à IA, reconhecendo-o ou não. O ML é um dos subconjuntos mais interessantes e promissores neste campo e tudo depende do treinamento do modelo de aprendizado de máquina.

Se você deseja que um algoritmo responda a perguntas ou trabalhe de forma autônoma, primeiro você deve ensiná-lo a reconhecer padrões. Esse processo é chamado de treinamento e é sem dúvida a etapa mais importante na jornada do aprendizado de máquina. O treinamento estabelece as bases para os casos de uso futuros dos modelos de ML e é de onde vem o sucesso ou o fracasso. Aqui está um olhar mais atento sobre como ele funciona.

Noções básicas do treinamento do modelo de aprendizado de máquina

Treinamento de aprendizado de máquina começa com a mineração de dados em muitos casos. Este é o recurso com o qual você ensinará seu algoritmo, portanto, um treinamento confiável começa com a coleta de informações relevantes e precisas. Os cientistas de dados geralmente começam com conjuntos de dados com os quais estão familiarizados para ajudar a detectar imprecisões, evitando problemas no futuro. Lembre-se de que seu modelo de ML pode ser tão eficaz quanto suas informações forem precisas e limpas.

Em seguida, os cientistas de dados escolhem um modelo adequado ao reconhecimento de padrões que desejam. Eles variam em complexidade, mas tudo se resume a encontrar semelhanças e diferenças nos conjuntos de dados. Você fornecerá ao modelo algumas regras para identificar diferentes padrões ou tipos de informações e, em seguida, ajustará até que ele possa reconhecer com precisão essas tendências.

A partir daí, o processo de treinamento é uma longa série de tentativa e erro. Você fornecerá ao algoritmo mais alguns dados, verá como ele os interpreta e os ajustará conforme necessário para torná-los mais precisos. À medida que o processo continua, o modelo deve ficar cada vez mais confiável e lidar com problemas mais complexos.

Técnicas de treinamento de ML

Os fundamentos do treinamento de ML permanecem basicamente os mesmos entre os métodos, mas as abordagens específicas variam muito. Aqui estão algumas das técnicas de treinamento de aprendizado de máquina mais comuns que você verá em uso hoje.

1. Aprendizagem Supervisionada

A maioria das técnicas de ML se enquadra em duas categorias principais: aprendizagem supervisionada ou não supervisionada. As abordagens supervisionadas usam conjuntos de dados rotulados para melhorar sua precisão. Entradas e saídas rotuladas fornecem uma linha de base para o modelo medir seu desempenho, ajudando-o a aprender ao longo do tempo.

Aprendizagem supervisionada geralmente serve uma das duas tarefas: classificação, que coloca os dados em categorias, ou regressão, que analisa as relações entre diferentes variáveis, muitas vezes fazendo previsões a partir desse insight. Em ambos os casos, os modelos supervisionados oferecem alta precisão, mas envolvem muito esforço dos cientistas de dados para rotulá-los.

2. Aprendizagem não supervisionada

Por outro lado, as abordagens não supervisionadas de aprendizado de máquina não usam dados rotulados. Como resultado, eles exigem o mínimo de interferência humana, daí o título “sem supervisão”. Isso pode ser útil dado o escassez crescente de cientistas de dados, mas como funcionam de maneira diferente, esses modelos são mais adequados para outras tarefas.

Os modelos de ML supervisionados são bons para atuar em relacionamentos em um conjunto de dados, enquanto os não supervisionados revelam quais são essas conexões. Não supervisionado é o caminho a seguir se você precisar treinar um modelo para descobrir insights de dados, como na detecção de anomalias ou otimização de processos.

3. Treinamento Distribuído

O treinamento distribuído é uma técnica mais específica no treinamento do modelo de ML. Pode ser supervisionado ou não supervisionado e divide cargas de trabalho em vários processadores para acelerar o processo. Em vez de executar um conjunto de dados por vez em um modelo, essa abordagem usa computação distribuída para processar vários conjuntos de dados simultaneamente.

Como é executado mais de uma vez, o treinamento distribuído pode reduzir significativamente o tempo necessário para treinar um modelo. Essa velocidade também permite criar algoritmos mais precisos, pois você pode fazer mais para refiná-los no mesmo período de tempo.

4. Aprendizagem multitarefa

O aprendizado multitarefa é outro tipo de treinamento de ML que faz várias coisas simultaneamente. Nessas técnicas, você ensina um modelo a executar várias tarefas relacionadas ao mesmo tempo, em vez de fazer coisas novas uma a uma. A ideia é que essa abordagem agrupada produza melhores resultados do que qualquer tarefa isolada.

O aprendizado multitarefa é útil quando você tem dois problemas de cruzamento entre seus conjuntos de dados. Se um tiver menos informações rotuladas do que o outro, o que o modelo aprende do conjunto mais completo pode ajudá-lo a compreender o menor. Freqüentemente, você verá essas técnicas em algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL).

5. Transferência de Aprendizagem

Transferência de aprendizado é semelhante, mas adota uma abordagem mais linear. Essa técnica ensina uma tarefa a um modelo e a usa como linha de base para começar a aprender algo relacionado. Como resultado, o algoritmo pode ficar cada vez mais preciso ao longo do tempo e gerenciar problemas mais complexos.

Muitos algoritmos de aprendizado profundo usam aprendizado de transferência porque é uma boa maneira de criar tarefas cada vez mais desafiadoras e complicadas. Considerando como o aprendizado profundo representa 40% do valor anual de todas as análises de dados, vale a pena saber como esses modelos surgem. 

O treinamento do modelo de aprendizado de máquina é um campo amplo

Essas cinco técnicas são apenas uma amostra de como você pode treinar um modelo de aprendizado de máquina. Os princípios básicos permanecem os mesmos em diferentes abordagens, mas o treinamento do modelo ML é uma área vasta e variada. Novos métodos de aprendizado surgirão à medida que a tecnologia melhorar, levando esse campo ainda mais longe.