Aprendizagem Automática
A aprendizagem automática é um ramo da inteligência artificial em que os sistemas identificam padrões nos dados e usam-nos para fazer previsões ou tomar decisões, em vez de seguirem regras explicitamente programadas.
Com a aprendizagem automática, treina-se um modelo com dados históricos, em vez de escrever regras passo a passo para cada situação. O modelo capta relações e padrões estatísticos nos dados de treino e armazena-os como parâmetros internos. Depois, usa esses padrões aprendidos para fazer previsões sobre dados novos, ainda não vistos. Quanto mais dados relevantes e limpos estiverem disponíveis, mais fiáveis tendem a ser os resultados.
De um modo geral, existem três abordagens: a aprendizagem supervisionada, em que o modelo treina com exemplos rotulados; a aprendizagem não supervisionada, em que encontra estrutura em dados não rotulados por conta própria; e a aprendizagem por reforço, em que um sistema aprende por tentativa, erro e feedback. As técnicas comuns vão desde simples árvores de decisão e modelos lineares até redes neuronais complexas. A abordagem mais adequada depende do tipo de dados, da tarefa em causa e do grau de transparência que os resultados precisam de ter.
Nas empresas, a aprendizagem automática é frequentemente aplicada onde se acumulam grandes volumes de dados e os padrões se tornam demasiado complexos para as pessoas acompanharem manualmente, por exemplo na previsão da procura, de avarias de equipamento ou de desvios de qualidade. Um modelo treinado não é, no entanto, um livro de regras fixo; precisa de ser verificado e retreinado regularmente à medida que os processos e as condições mudam. Tão importante quanto isso, a qualidade dos resultados depende diretamente da qualidade e representatividade dos dados subjacentes.
Exemplo pratico
Uma oficina de fabrico metálico recolhe 18 meses de dados de sensores de três fresadoras, incluindo vibração, temperatura e consumo de corrente. Um modelo de aprendizagem automática é treinado com estes dados, em conjunto com registos de avarias, e aprende a reconhecer padrões que tipicamente surgem cerca de 48 horas antes de um rolamento falhar. Em vez do anterior plano fixo de manutenção a cada 400 horas de funcionamento, a equipa passa agora a receber alertas direcionados, reduzindo as paragens não planeadas em cerca de 30% no primeiro ano.
Como a Leanshift ajuda
A aprendizagem automática torna visíveis padrões nos dados que de outra forma permaneceriam escondidos num processo, dando à melhoria contínua uma fonte adicional de conhecimento. Não substitui ir ao gemba e observar diretamente; funciona a par disso: onde o Kaizen afia o olhar, a aprendizagem automática torna visíveis padrões recorrentes em grandes volumes de dados. No fundo, o objetivo é transformar esse conhecimento em melhores decisões e ajudar mais pessoas no terreno a identificar e conduzir melhorias por conta própria.
Perguntas frequentes
É sempre preciso grandes quantidades de dados para a aprendizagem automática?
Não necessariamente. Alguns métodos funcionam bem com conjuntos de dados mais pequenos, mas limpos e representativos, embora volumes maiores costumem melhorar a fiabilidade.
A aprendizagem automática é o mesmo que inteligência artificial?
Não, a aprendizagem automática é uma subárea da inteligência artificial. A IA é o termo mais amplo, enquanto a aprendizagem automática descreve um método específico que permite aos sistemas aprender a partir de dados.
Como se sabe se um modelo é realmente fiável?
Testa-se o modelo com dados que não foram usados no treino e monitoriza-se continuamente a precisão das suas previsões ao longo do tempo, uma vez que os processos do mundo real mudam.