Que os equipamentos eletrônicos facilitam bastante a vida das pessoas e empresas, isso você já sabe. O mundo atual sofre influência direta das máquinas e dos mais variados tipos de tecnologia disponíveis. No entanto, em muitos casos isso nem é percebido.
Um exemplo de tecnologia que entra diariamente nas casas de muitas pessoas vem da Netflix e Amazon. Mas não é apenas o serviço de streaming em si, mas o que acontece antes dele chegar na sua tela.
Por exemplo, você já se perguntou como que esses serviços conseguem encontrar em seu vasto catálogo de filmes, séries e documentários, a opção mais correta para cada usuário? De que maneira essas empresas conseguem identificar as muitas variações de gostos do seu público de forma mais assertiva?
Uma das respostas é o uso da Inteligência Artificial. É através desse conceito que as empresas conseguem coletar dados referentes aos seus usuários e indicar as melhores opções para cada pessoa individualmente.
Ao contrário disso, os fãs de filmes ou séries de ação receberiam recomendações de comédias românticas ou talvez de atores e atrizes que não tenham tanto interesse.
Nesse complexo sistema tecnológico associado à Inteligência Artificial existe uma ramificação que tem como função analisar os dados coletados e transformá-los em ações autônomas.
A partir de agora você vai saber o que é e como funciona o Machine Learning, um conceito tecnológico capaz de fazer máquinas aprenderem através da análise de dados.
Tenha uma ótima leitura.
Qual o conceito de Machine Learning
Antes de qualquer coisa é preciso deixar claro que Machine Learning (Aprendizado de Máquina, em português) não é a Inteligência Artificial em si, mas sim um dos ramos dela.
Enquanto a IA é uma diversificada área da Ciência da Computação que tem como objetivo criar sistemas com inteligência capaz de simular a mente humana, o Aprendizado de Máquina é parte fundamental incluída dentro do processo da Inteligência Artificial.
A função da tecnologia Machine Learning é, através de um modelo de algoritmos, tornar possível que um sistema consiga analisar dados complexos e amplos, de forma rápida, automática e intuitiva. O objetivo é fazer com que máquinas tenham a capacidade de aprenderem sozinhas através de informações recebidas. Além disso, de se adaptarem de maneira independente às diversas situações.
Basicamente, essa tecnologia é capaz de fazer alterações nas características comportamentais das máquinas de maneira autônoma e guiando-se pelas suas próprias experiências. Ao realizar tarefas repetidas vezes, o sistema consegue se aperfeiçoar, projetando melhores resultados.
É o caso de um jogador que treina cobranças de pênaltis repetidas vezes e vai “calibrando” os pés ao ponto de melhorar o resultado final. Com o treino, esse jogador vai entendendo de que forma ele se torna mais eficiente, aumentando o índice de acertos.
Voltando ao mundo da tecnologia, imagine que alguém busque no Google pela palavra bravo. Como o sistema de busca vai saber se a pessoa está procurando algo sobre irritado e não sobre coragem?
Com a mesma palavra e dois significados distintos, vários parâmetros serão analisados para identificar qual a real intenção da busca. O histórico de pesquisa é um deles.
Se a pessoa buscou recentemente algo sobre coragem, o motor de buscas calibrado será direcionado para esse sentido.
Esse trabalho analítico e de raciocínio lógico, foi o Machine Learning em ação.
Como funciona na prática
Para um sistema realmente ter inteligência, chegando ao ponto de aprender com as informações recebidas e tomar decisões sem ajuda humana, o aprendizado de máquina usa uma variação de métodos e algoritmos. Estes últimos irão construir um modelo a partir de exemplos para conseguir fazer previsões e tomar decisões.
A programação de um sistema de Machine Learning difere de outros softwares quando são comparadas suas estruturas de algoritmos. Em um software tradicional, um conjunto de regras é pré-estabelecido e as respostas do programa serão processadas de acordo com os dados previamente estabelecidos. No aprendizado de máquina, seus algoritmos são criados após o recebimento e a análise dos dados. Dessa forma é o programa quem vai definir as regras.
Entre esses algoritmos, os mais conhecidos são os supervisionados e os não supervisionados.
Supervisionados: nesse caso os dados de treinamento fornecem pares de entradas e saídas como exemplo estipulados por um “instrutor”. A ideia é aprender uma regra básica que possa mapear entradas para saídas desejadas, treinando um modelo que vai gerar previsões mais assertivas como resposta aos novos dados.
Não supervisionado: aqui o modelo vai funcionar sem um instrutor. Os dados recebidos não têm rótulos e as variações não são previstas. Portanto, o sistema deverá aprender e encontrar padrões de maneira independente. Os resultados finais são baseados a partir do recebimento dos novos dados.
Onde pode ser aplicado?
Mesmo que uma pessoa não trabalhe na área de tecnologia ou Ciências da Computação, o Machine Learning está constantemente influenciando sua vida. Desde as recomendações de filmes recebidas nos serviços de streaming, até mesmo no mercado financeiro, este sistema já é parte integrante de suas rotinas.
Quando você quer tirar dúvidas em uma loja virtual ou até mesmo no seu banco, provavelmente é direcionado para um chatbot.
Esse assistente virtual usa tecnologias de inteligência artificial como o aprendizado de máquina, para imitar uma conversa entre pessoas reais. Basta reparar na rapidez das respostas que ele oferece.
Você já usou ou conhece alguém que tenha utilizando o aplicativo Waze ou o Google Maps para escapar do trânsito congestionado? O trânsito pode ter muitas variações ao longo do dia de acordo com as condições climáticas ou mesmo acidentes.
Então, como esses programas são capazes de indicar as melhores rotas de forma intuitiva e em tempo real? Também foi o aprendizado de máquina em ação. Do mesmo modo, muitas empresas estão adotando a tecnologia para detectar fraudes.
Confira outros exemplos abaixo de como o Machine Learning impacta nossas vidas:
- Resultados de pesquisa na Web;
- Anúncios em tempo real, em páginas da web ou dispositivos móveis;
- Análise de sentimento baseada em texto;
- Pontuação de crédito e melhores ofertas;
- Previsão de falhas no equipamento;
- Novos modelos de precificação;
- Detecção de invasão de rede;
- Reconhecimento de padrões e imagens;
- Filtragem de spams em e-mail;
Vantagens da tecnologia
O investimento em tecnologia sempre traz benefícios para as empresas. Através do aprendizado da máquina é possível analisar grandes quantidades de dados e aprender com eles criando um cenário com menos erros no futuro.
Não faz muito tempo que algumas tarefas eram desempenhadas apenas por humanos. Atualmente é possível aumentar a produtividade usando soluções tecnológicas que proporcionam mais agilidade e assertividade das tarefas.
Mitigando falhas e aumentando a produtividade é possível ter uma redução de custos considerável.
Invista em tecnologia e transforme seu negócio.
