O que são algoritmos de machine learning?

Antes que possamos definir algoritmos de machine learning (ou aprendizagem de máquina), devemos primeiro introduzir o assunto. Basicamente, é a habilidade do computador aprender e solucionar problemas sem que alguém o tenha programado explicitamente para essa função. A aprendizagem de máquina estuda os algoritmos e modelos matemáticos que os computadores usam para melhorar, passo a passo, o seu desempenho numa tarefa específica. É baseada na noção de que os sistemas podem aprender a partir de dados e informações, encontrar padrões semelhantes e, de forma independente, tomar decisões com o mínimo de participação humana.

Algoritmos de aprendizagem de máquina são os processos e regras que um computador precisa seguir para resolver um problema específico. Esses algoritmos recebem e analisam dados a fim de prever resultados dentro de uma margem satisfatória. À medida que recebem dados adicionais, eles se tornam “mais inteligentes” com o passar do tempo, aprendendo e otimizando suas ações para melhorar o desempenho.

Os algoritmos de aprendizagem de máquina se inserem em quatro categorias principais:

  • aprendizagem supervisionada
  • aprendizagem semi-supervisionada
  • aprendizagem não supervisionada
  • aprendizagem por reforço

Aprendizagem supervisionada

Com a aprendizagem supervisionada, o computador aprende pelo exemplo. Uma pessoa alimenta o algoritmo de machine learning com um conjunto de dados conhecidos que inclui as entradas (inputs) e saídas (outputs) desejadas e o algoritmo deve calcular uma maneira de chegar aos resultados. O algoritmo encontra padrões nos dados, aprende a partir de observações e faz previsões, enquanto o usuário corrige o computador ao longo desse caminho. O processo continua até que o algoritmo atinja um grau elevado de precisão.

Aprendizagem semi-supervisionada

A aprendizagem semi-supervisionada trabalha com dados rotulados e não-rotulados. Dados rotulados são, basicamente, informações que foram marcadas para que os algoritmos possam compreendê-las, ao passo que os dados não-rotulados não têm essa marcação. Usando os dados dos dois tipos, os algoritmos de aprendizagem de máquina podem aprender a fazer essa rotulagem

Aprendizagem não supervisionada

Na aprendizagem sem supervisão, o algoritmo de machine learning examina os dados para identificar padrões, sem auxílio do usuário. O computador estabelece conexões e relações por meio da análise dos dados disponíveis. O algoritmo de aprendizagem de máquina deve interpretar, de forma independente, grandes quantidades de dados e lidar com eles, nessa condição. O algoritmo tenta estruturar e organizar os dados. E à medida que avalia uma maior quantidade de dados, sua habilidade para tomar decisões melhora, progressivamente.

Aprendizagem por reforço

Na aprendizagem por reforço, os computadores recebem um conjunto específico de regras – ações, parâmetros e valores. Utilizando essas regras, o algoritmo de aprendizagem de máquina explora várias possibilidades e opções, avaliando e acompanhando cada resultado, para calcular a melhor escolha. Em outras palavras, o processo de aprendizagem pressupõe tentativa e erro.


Nexis Data as a Service

data as a service - machine learning

Você pode otimizar os seus processos de machine learning e o Nexis Data as a Service (DaaS) pode ajudar.

O Nexis DaaS compila os dados necessários para a análise preditiva e, assim, você pode identificar os riscos estratégicos, regulatórios, financeiros e reputacionais à sua empresa. Esses dados incluem:

  • Um arquivo inigualável de dados de notícias licenciadas globais, com mais de 40 anos
  • Um grande leque de notícias, blogs e postagens de mídia social colhidos na web
  • Informações sobre negócios e atividades industriais
  • Listas de sanções, listas de vigilância e de pessoas expostas politicamente (PEPs)
  • Dados legais, como registros judiciais e de patentes

Ao aproveitar os dados relevantes e confiáveis do Nexis DaaS, você pode reforçar suas ações de due diligence e monitorar continuamente clientes-chave, parceiros de negócios e outros terceiros, como vendedores e fornecedores.

Com o Nexis Daas, você também pode projetar modelos estatísticos e análises de tendências. Agregue os conjuntos de dados que você já tem aos conteúdos globais e confiáveis – identificados e indexados para fins de mitigação de risco – ao seu fluxo de trabalho de monitoramento e ações de due diligence.  Você pode, por exemplo:

  • tomar decisões mais bem fundamentadas e com maior rapidez durante a adesão de novos clientes, mantendo uma visão abrangente do risco potencial para os clientes existentes, com a ajuda de uma API e mais detalhes sobre empresas e pessoas.
  • identificar mudanças nas listas regulatórias e notícias negativas usando palavras-chave relacionadas com clientes, fornecedores e terceiros. O Nexis DaaS integra notícias licenciadas, listas de sanções e PEPs e perfis empresariais no seu próprio sistema de due diligence para compreender, minimizar e gerenciar o risco.
  • Obter um escopo mais amplo de dados relevantes para seus desenvolvimentos de ciência de dados, para que você possa descobrir tendências, sinais de eventos prejudiciais e oportunidades potenciais.

O Nexis DaaS vem com uma gama de APIs para se acomodar às necessidades de conteúdo específicas, capacidades técnicas e fluxo de trabalho para mitigação de risco da sua empresa. Com essas APIs, você pode pesquisar e recuperar dados dos servidores da LexisNexis, usando aplicações comerciais domésticas ou uma solução de software de terceiros, aprovada pela LexisNexis. De maneira alternativa, você pode hospedar grandes volumes de conteúdo, baixados em seus próprios servidores para uso em prospecção de dados, aprendizagem de máquina e aplicações de inteligência artificial.

Saiba mais sobre como o Nexis Daas pode lhe ajudar a tomar decisões baseadas em dados, mais confiantes.

Perguntas frequentes

Respostas para as perguntas mais populares

O que são algoritmos de machine learning?

Algoritmos de machine learning (ou aprendizagem de máquina) são os processos e regras que um computador precisa seguir para resolver um problema específico. Esses algoritmos recebem e analisam dados, a fim de prever resultados dentro de uma margem satisfatória. À medida que recebem dados adicionais, eles se tornam “mais inteligentes” com o passar do tempo, aprendendo e otimizando suas ações para melhorar o desempenho. Leia Mais

O que é aprendizagem supervisionada?

Com a aprendizagem supervisionada, o computador aprende pelo exemplo. Uma pessoa alimenta o algoritmo de aprendizagem com um conjunto de dados conhecidos, que inclui as entradas e saídas desejadas e o algoritmo deve calcular uma maneira de chegar àquelas mesmas entradas e saídas. O algoritmo encontra padrões nos dados, aprende a partir de observações e faz previsões, enquanto o usuário corrige o computador durante esse caminho. O processo continua até que o algoritmo atinja um grau elevado de precisão. Leia Mais

O que é aprendizagem semi-supervisionada?

A aprendizagem semi-supervisionada trabalha com dados rotulados e não-rotulados. Dados rotulados são, basicamente, informações que foram marcadas para que os algoritmos possam compreendê-las, ao passo que os dados não rotulados não têm essa classificação. Usando os dados dos dois tipos, os algoritmos de aprendizagem de máquina podem aprender a fazer essa rotulação. Leia Mais

O que é aprendizagem não supervisionada?

Na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo de machine learning examina os dados para identificar padrões, sem auxílio do usuário. O computador estabelece conexões e relações por meio da análise dos dados disponíveis. O algoritmo de aprendizagem de máquina deve interpretar, de forma independente, grandes quantidades de dados e lidar com eles, nessa condição. O algoritmo tenta estruturar e organizar os dados. E à medida que avalia uma maior quantidade de dados, sua habilidade para tomar decisões melhora, progressivamente. Leia Mais

O que é aprendizagem por reforço?
Na aprendizagem por reforço, os computadores recebem um conjunto específico de regras – ações, parâmetros e valores. Utilizando essas regras, o algoritmo de aprendizagem de máquina explora várias possibilidades e opções, avaliando e acompanhando cada resultado, para calcular a melhor escolha. Em outras palavras, o processo de aprendizagem pressupõe tentativa e erro.
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