O aprendizado de máquina refere-se à identificação automática de padrões de comportamento em conjuntos de dados. Devido à complexidade dos problemas envolvidos nesses processos, os programas de computador convencionais não conseguem analisar profundamente o comportamento dos dados. Se tomarmos como referência o comportamento humano, sabemos que muitas de nossas ações são desenvolvidas e aprimoradas com base na experiência. O aprendizado de máquina se baseia na criação de algoritmos que podem “aprender” e “ajustar-se” ao longo do tempo, de acordo com as informações adquiridas.

No aprendizado de máquina, buscamos desenvolver algoritmos capazes de compreender padrões a partir dos dados. De modo geral, aprender significa transformar experiência em conhecimento. Os dados de treinamento atuam como a experiência inicial, enquanto a saída do algoritmo representa o conhecimento adquirido. Esse conhecimento geralmente se manifesta na forma de um modelo que permite analisar e prever o comportamento de um processo.

Três abordagens do aprendizado de máquina:

Aprendizado supervisionado
Nesse método, os dados são organizados em pares que relacionam a entrada e a saída do processo. Ele é chamado de aprendizado supervisionado porque o algoritmo recebe orientação com base nos resultados esperados enquanto aprende. Um exemplo seria prever a taxa de absenteísmo em uma empresa com base em variáveis como dia da semana, feriados ou tipo de trabalho. Esse tipo de aprendizado é aplicado em várias áreas, como a detecção de fraudes em transações financeiras, previsão de demanda e diagnóstico de falhas em máquinas industriais.

Aprendizado não supervisionado
Ao contrário do aprendizado supervisionado, essa abordagem não estabelece relações diretas entre entrada e saída. O objetivo do algoritmo é identificar padrões complexos em grandes volumes de dados. Um caso de uso seria a segmentação de clientes com base em seus hábitos de compra. Entre suas aplicações está o clustering, uma técnica que agrupa objetos de acordo com características específicas, permitindo descobrir estruturas e relações ocultas nos dados.

Aprendizado por reforço
Esse tipo de aprendizado se assemelha ao comportamento humano. Nesse caso, o algoritmo (ou agente) aprende interagindo com o ambiente e recebendo recompensas ou penalizações conforme suas decisões. Por exemplo, em um contexto onde se estuda a relação entre preço e vendas de um produto, o objetivo seria encontrar o preço ideal que maximize a rentabilidade. O agente ajusta sua estratégia com base na resposta do mercado, aplicando técnicas de controle probabilístico para tomar decisões que otimizem o desempenho do processo.