Machine Learning: o que é?

O avanço da tecnologia da informação (TI) tem impulsionado o uso de soluções capazes de analisar grandes volumes de dados e automatizar processos. Neste contexto, o Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, permite que sistemas identifiquem padrões, aprendam com os dados e aprimorem seus resultados ao longo do tempo.

Neste artigo você irá aprender o que é machine learning, como é utilizado e sua importância para o time de TI.

Entendendo o Machine Learning 

Machine learning é o processo no qual o sistema gera uma resposta ou realiza uma tarefa, sem que o programador peça explicitamente para o computador executar.

A máquina agrupa uma grande quantidade de dados e, com o tempo, vai adquirindo experiência. Assim, é capaz de identificar padrões por conta própria, melhorando gradualmente com o tempo, se auto-ajustado de acordo com os parâmetros recebidos.

Além de classificar dados, pode ser uma ferramenta proativa, visto que consegue ter previsões de resultados futuros.

Quais são os tipos de Machine Learning?

Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina, pois a coleta de dados pode ter diferentes motivos. O que os diferencia é como essas informações são agrupadas e o intuito do agrupamento. É papel dos desenvolvedores e cientistas definirem o modelo mais apropriado para atingir os objetivos de negócio.

Supervisionado

O aprendizado de máquina supervisionado utiliza dados categorizados com rótulos. Esse modelo é treinado em dados com base em outputs conhecidos. Assim, esse modelo aprende a relação entre entradas e saídas.

Um dos exemplos mais conhecidos são os filtros de spam dos emails. Já são previamente rotulados, e a máquina com o tempo vai aprendendo quais características indicam cada categoria, passando a classificar corretamente futuros emails.

Não supervisionado  

Já o aprendizado não supervisionado utiliza dados que não estão categorizados para aprender padrões. A máquina não tem o conhecimento prévio da precisão do resultado. Assim sendo, o algoritmo aprende a partir dos dados, sem um input humano. Portanto, é papel da máquina decidir como quer agrupar os dados.

A detecção de um comportamento anômalo na rede é um dos principais exemplos de machine learning não supervisionados. Nenhum ser humano precisa definir o que é suspeito ou esperado. A máquina agrupa acessos por similaridade e identifica o que foge do padrão.

Semisupervisionado 

No machine learning semissupervisionado, apenas uma parte dos dados será categorizada. Dessa forma, o algoritmo precisará encontrar uma forma de organizar e estruturar os dados recebidos para direcionar o aprendizado.

Na TI existe uma quantidade de logs de segurança muito numerosa, o que torna ineficiente o registro manual de cada um. Com isso, especialistas categorizam uma amostra menor, permitindo que a máquina infira e complete o restante do processo.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é um pouco diferente dos outros. Esse modelo executa uma série de testes e experimentos por tentativa e erro, aprendendo à medida que faz. Geralmente um agente na máquina vai aprender com base em verificações práticas, e esses resultados vão melhorar a performance geral.   

Como o Machine Learning funciona

Dependendo da funcionalidade, o aprendizado de máquina vai possuir diferentes etapas. Mas, geralmente, é necessário primeiramente unir diversos dados, separando o conteúdo útil para que apenas dados valiosos passem pelo algoritmo.

Segundamente, a ferramenta irá separar os dados em grupos de treinamento e teste. Desse modo, os dados de treinamento que entram no algoritmo servem para criar um modelo. Já os dados de teste têm o intuito de validar a veracidade/precisão ou seu possível erro, se houver. Por fim, escolhe-se um modelo eficaz com base nesses dados.

Benefícios em utilizar Machine Learning

O ML possui benefícios cruciais em relação à produtividade, tomada de decisões, análises de dados, inovação, entre outros. A seguir, encontram-se as principais vantagens em sua utilização.

Reconhecimento de padrões

Quanto mais dados relevantes e de qualidade são consumidos, maior vai ser a facilidade da máquina em achar padrões e tendências.

Automação

A automação que tanto o machine learning quanto a IA fornecem permite que muitos processos sejam simplificados. Dessa forma, grande parte do trabalho humano é facilitado.

Melhora contínua

Fornecendo os dados corretos, os algoritmos do machine learning vão permitir que o sistema continue melhorando de forma rápida e cada vez mais precisa.

Como o Machine Learning pode ser aplicado à TI? 

Há diversas formas pelas quais a TI pode utilizar o aprendizado de máquina a seu favor. É muito comum sua utilização principalmente na cibersegurança, treinando modelos para identificar padrões e ter resposta a ataques e detectar invasões.

O aprendizado de máquina ajuda a minimizar custos, visto que possui uma análise preditiva. Assim, a equipe pode identificar tendências, anomalias ou sinais que antecedem determinados problemas. Além disso, auxilia na automação de processos e desenvolvimento de um software.

Conclusão

O Machine learning pode ser muito útil para facilitar processos técnicos em empresas, e a ManageEngine possui diversas soluções que possuem aprendizado de máquina integrados em seus produtos.

Machine learning com o Log360 

Essa ferramenta utiliza UEBA, User and Entity Behavior Analytics (análise de comportamento e entidade de usuários) que emprega machine learning para aprender o comportamento normal de usuários, dispositivos e outras entidades.

É importante pois auxilia na proteção, detecção e respostas a ameaças cibernéticas. Qualquer anomalia identificada é analisada para alertar e ajuda a manter a segurança do software. O UEBA permite uma maior visibilidade de entidades, combate a roubos de credenciais, além de proporcionar uma resposta rápida contra riscos.

Data Security Plus

O Data Security Plus funciona como um add-on do Log360 e auxilia na integração de um ecossistema de segurança, focando na visibilidade, auditoria, análise e proteção de dados. O machine learning está presente em funções como a detecção de ransomware e na criptografia.

Machine learning com o OpManager

No OpManager Nexus, o machine learning vai além da simples detecção de anomalias. A plataforma analisa dados históricos de desempenho para aprender o comportamento normal dos dispositivos e da rede, considerando padrões recorrentes e variações sazonais. Com isso, estabelece thresholds adaptativos, identifica desvios relevantes e reduz alarmes provocados por oscilações esperadas.

Os modelos preditivos também ajudam a antecipar tendências de utilização e possíveis esgotamentos de recursos, como CPU, memória e disco. Combinados aos recursos de AIOps, esses dados auxiliam na correlação de eventos, na identificação da provável causa raiz e na adoção de uma postura mais proativa diante de falhas e degradações de desempenho.

Machine learning com ADAudit Plus e ADSelfService Plus

Nessas soluções de IAM, o machine learning ajuda na análise do comportamento dos usuários e em relação à segurança das identidades.

O ADAudit Plus auxilia criando uma linha de base das atividades consideradas normais de cada usuário, notificando os responsáveis pela segurança quando houver qualquer desvio da norma. Possui o UBA (User Behavior Analytics) integrado na solução, utilizando machine learning para detectar ameaças internas, contas comprometidas, etc.

Já o ADSelfService é uma solução de segurança de identidades, possuindo uma autenticação adaptativa, analisando como o usuário interage com os recursos e criando um perfil de risco.

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