Como os Modelos de Aprendizado de Máquina São Treinados?

Muitas pessoas equiparam aprendizado de máquina (ML) à IA, seja consciente ou inconscientemente. O ML é um dos subconjuntos mais emocionais e promissores neste campo, e tudo gira em torno do treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Se você deseja que um algoritmo responda 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 da jornada de aprendizado de máquina. O treinamento estabelece a base para os futuros casos de uso dos modelos de ML e é onde seu sucesso ou fracasso se origina. Aqui está uma visão mais detalhada de como funciona.

Os Fundamentos do Treinamento de Modelos de Aprendizado de Máquina

O treinamento de aprendizado de máquina começa com mineração de dados em muitos casos. Este é o recurso com o qual você ensinará seu algoritmo, então o treinamento confiável começa com a coleta de informações relevantes e precisas. Cientistas de dados geralmente começam com conjuntos de dados com os quais estão familiarizados para ajudar a identificar imprecisões, prevenindo problemas mais adiante. Lembre-se de que seu modelo de ML só pode ser tão eficaz quanto suas informações sejam precisas e limpas.

Em seguida, os cientistas de dados escolhem um modelo que se ajuste ao reconhecimento de padrões que desejam. Esses variam em complexidade, mas tudo se resume a encontrar semelhanças e diferenças em conjuntos de dados. Você dará ao modelo algumas regras para identificar diferentes padrões ou tipos de informações, então ajustá-lo até que possa reconhecer com precisão essas tendências.

A partir daí, o processo de treinamento é uma longa série de tentativas e erros. Você dará ao algoritmo mais dados, verá como ele os interpreta, então ajustá-lo conforme necessário para torná-lo mais preciso. À medida que o processo continua, o modelo deve se tornar cada vez mais confiável e lidar com problemas mais complexos.

Técnicas de Treinamento de ML

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

1. Aprendizado Supervisionado

A maioria das técnicas de ML se encaixa em duas categorias principais: aprendizado supervisionado ou não supervisionado. 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 com o tempo.

O aprendizado supervisionado geralmente serve a uma de duas tarefas: classificação, que coloca dados em categorias, ou regressão, que analisa as relações entre diferentes variáveis, frequentemente fazendo previsões a partir dessa percepção. Em ambos os casos, os modelos supervisionados oferecem alta precisão, mas envolvem muito esforço dos cientistas de dados para rotulá-los.

2. Aprendizado Não Supervisionado

Em contraste, as abordagens não supervisionadas de aprendizado de máquina não usam dados rotulados. Como resultado, elas exigem interferência humana mínima, daí o título “não supervisionado”. Isso pode ser útil, considerando a crescente escassez de cientistas de dados, mas porque elas funcionam de forma diferente, esses modelos são mais adequados para outras tarefas.

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

3. Treinamento Distribuído

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

Porque ele executa mais ao mesmo tempo, o treinamento distribuído pode encurtar significativamente o tempo necessário para treinar um modelo. Essa velocidade também permite criar algoritmos mais precisos, pois você pode fazer mais para refiná-los dentro do mesmo período de tempo.

4. Aprendizado Multitarefa

O aprendizado multitarefa é outro tipo de treinamento de ML que faz várias coisas simultaneamente. Nesses métodos, você ensina um modelo a realizar várias tarefas relacionadas ao mesmo tempo, em vez de coisas novas uma a uma. A ideia é que essa abordagem em grupo produz melhores resultados do que qualquer tarefa isolada.

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

5. Aprendizado de Transferência

Aprendizado de transferência é semelhante, mas adota uma abordagem mais linear. Essa técnica ensina um modelo uma tarefa, então usa isso como base para começar a aprender algo relacionado. Como resultado, o algoritmo pode se tornar cada vez mais preciso com o tempo e gerenciar problemas mais complexos.

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

O Treinamento de Modelos 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 de modelos de ML é uma área vasta e variada. Novos métodos de aprendizado surgirão à medida que a tecnologia melhora, levando esse campo ainda mais longe.