O Machine Learning, traduzido para o português como “aprendizado de máquina”, está por trás de chatbots e texto preditivo, aplicativos de tradução de idiomas, programas que são recomendados para um usuário e como os feeds de mídia social são apresentados.
Ele alimenta carros e máquinas autônomas que podem diagnosticar condições médicas com base em imagens.
Quando as empresas que trabalham com rastreador para caminhão preço hoje implantam programas de IA, é provável que usem o Machine Learning, tanto que os termos são frequentemente usados de forma intercambiável e, às vezes, ambíguos.
O aprendizado de máquina é um subcampo da Inteligência Artificial que permite que os computadores aprendam sem serem explicitamente programados.
Com a crescente popularidade do Machine Learning, é provável que todas as empresas o encontrem e exijam algum conhecimento prático sobre o campo, até mesmo aquelas que produzem brindes de luxo para empresas.
Então, para que os donos de negócios possam entender mais a fundo sobre o Machine Learning, é importante saber como funciona essa tecnologia, qual sua importância e principais benefícios.
Conceito de Machine Learning
Como citado, o Machine Learning é um subcampo da Inteligência Artificial, amplamente definido como a capacidade das máquinas de imitar o comportamento inteligente humano.
Os sistemas de Inteligência Artificial são usados para executar tarefas complexas de maneira semelhante à forma como os humanos resolvem problemas.
A principal característica é que não requer implementação manual de rotinas, pois o próprio sistema tem a capacidade de aprender com a análise de dados e realizar tarefas com maior precisão.
Um bom exemplo são os filtros de spam que usuários e empresas de manutenção freezer metalfrio utilizam em seus e-mails para não receberem conteúdos indesejados.
Neste exemplo, ele não requer configuração, melhora automaticamente e, com o tempo, torna-se cada vez mais eficaz no bloqueio de mensagens indesejadas da sua caixa de entrada.
O Machine Learning começa com dados numéricos, fotográficos e textuais, como transações bancárias, fotografias de pessoas e produtos assados, registros de manutenção, dados de séries temporais de sensores e relatórios de vendas.
Deve-se coletar e preparar dados para usar como dados de treinamento ou informações para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Quanto mais dados, melhor o programa.
Como funciona o Machine Learning
O aprendizado de máquina usa algoritmos para entender os modelos, lógica e padrões, que produzem conjuntos de dados para poder prever ou classificar novos valores.
A programação convencional tem base na definição de cada etapa que um programa deve realizar para obter um resultado. Com o aprendizado de máquina, a ideia é deixá-lo aprender os passos necessários.
Uma grande vantagem surge quando lidamos com problemas complexos que não são bem definidos por algoritmos, como identificar rótulo de refrigerante personalizado ou pessoas em fotos.
Escrever um programa que faça isso bem é muito difícil devido à grande variedade de cenários possíveis. Existem várias poses, posições, ângulos, luzes e cores nas fotos.
Preparar um algoritmo para lidar com todos esses cenários é muito trabalhoso. Mas, com o Machine Learning, é possível ensinar os computadores a fazer essa tarefa sem programação passo a passo, apenas ensinando com base em exemplos.
Isso resulta em distinguir algoritmos de Machine Learning com base no tipo de aprendizado que eles aprendem, ou seja, como eles aprendem. Sendo assim, existem três tipos de aprendizagem, e eles são:
Aprendizado com supervisão
Os modelos de Machine Learning supervisionados são treinados em conjuntos de dados rotulados, permitindo que o modelo aprenda e se torne mais preciso ao longo do tempo.
Por exemplo, os algoritmos serão treinados em fotos de cães, panfleto dentista e outras coisas, todas rotuladas por humanos, e as máquinas aprenderão a reconhecer fotos do que foi determinado. O Machine Learning supervisionado é o tipo mais usado atualmente.
Aprendizado não supervisionado
No Machine Learning não supervisionado, os programas procuram padrões em dados não rotulados. Ele pode encontrar padrões ou tendências que os humanos não estão procurando explicitamente.
Por exemplo, os programas de aprendizado de máquina autônomos podem filtrar dados de vendas on-line ou contratação de limousine festas e identificar diferentes tipos de clientes que costumam adquirir essas coisas.
Isso permite que as empresas possam criar estratégias baseadas nos dados coletados e assim extrair mais valor do investimento em Machine Learning.
Aprendizado por reforço
O Machine Learning de reforço treina as máquinas por tentativa e erro para tomar a melhor ação criando um sistema de recompensa.
O aprendizado por reforço pode treinar um modelo para jogar um jogo ou treinar um carro autônomo para dirigir, dizendo a uma máquina quando tomar a decisão certa, o que a ajuda a aprender qual ação tomar ao longo do tempo.
É desejável que ele saiba o que fazer com base no que está acontecendo ao seu redor, por exemplo, o objetivo pode ser que ele demore mais do que causar um acidente.
A aprendizagem por reforço é um método de ensinar aos computadores quais ações devem ser priorizadas em uma determinada situação.
É possível relacionar recompensas e punições a resultados possíveis e ensinar cada meta a priorizar, pesando-as da maneira certa.
Importância do aprendizado de máquina
Os humanos fazem o seu melhor quando realizam tarefas manuais ou intelectuais, afinal, executam tudo dentro das melhores capacidades que possuem.
Porém, o que está acontecendo é que o mundo hoje está tão informatizado que em um único dia, são geradas mais informações do que há séculos atrás.
Há tanta coisa que é humanamente impossível de se utilizar todos esses dados, e é por isso que as máquinas são a melhor opção para esses casos.
As pessoas que usam aplicativos como os de serviços de transporte particular e de GPS estão coletando dados sobre seu progresso na estrada diretamente à sua frente.
Os dados do aplicativo podem vir de viajantes que fazem o mesmo trajeto. Eles podem ou não sugerir que outras pessoas sigam o mesmo caminho até seu destino.
Essas informações só podem ser coletadas e analisadas por equipes de humanos em tempo real. Já o algoritmo de trabalho de 24 horas do aplicativo é bem-sucedido.
Os dados ainda são desperdiçados quando os algoritmos são criados para aproveitar a enorme quantidade de informações coletadas.
A Inteligência Artificial aprende processando dados graças ao Machine Learning. Os dados coletados por equipamentos e software feitos pelo homem serão processados de forma automática e rápida.
Principais benefícios do Machine Learning
Como destacado anteriormente, o Machine Learning permite que as empresas possam analisar os dados que têm de forma automática para facilitar suas operações e extrair o máximo valor, em menos tempo, das informações armazenadas em seu banco de dados.
No entanto, por se tratar de uma tecnologia que vem avançando rapidamente, existem alguns outros benefícios que as empresas podem usufruir ao adotar o Machine Learning. Eles são:
1. Velocidade de trabalho
Por processar quantidades ilimitadas de dados, as técnicas de Inteligência Artificial que envolvem aprendizado de máquina vão um passo além.
Eles podem fazer isso e acompanhar a evolução das informações em tempo real ou muito de perto. A velocidade com que essas tecnologias operam é um benefício adicional.
Isso se dá pelo fato de que as companhias de projeto de som ambiente residencial podem obter relatórios importantes e usar imediatamente esses dados para gerar conteúdo personalizado na hora.
2. Evolução constante
A capacidade de aprender de forma independente e fornecer respostas que se tornam mais confiantes ao longo do tempo é uma das maiores vantagens do Machine Learning, e é basicamente a razão de investirem tanto em aprimorar essa tecnologia.
Além disso, o Machine Learning, à medida que entra em contato com novas variáveis, atualiza as configurações com base nos dados atuais, como as informações de cadastro para um empresa de serviços para impermeabilização de cadeiras estofadas.
Como resultado, a tecnologia continua a evoluir, pois pode identificar padrões com base em resultados que já foram descobertos no passado e melhorar as interpretações sem a necessidade de nova intervenção humana.
3. Eficiência operacional
A eficácia durante as operações é um dos principais objetivos da empresa. Afinal, aumentar sua produtividade e reduzir custos é praticamente o desejo de toda organização.
Dessa forma, o Machine Learning pode ajudar justamente nessa importante tarefa e em outras muito importantes como:
- Organização automática de dados;
- Facilidade e rapidez no acesso de informações;
- Análise precisa desses dados e informações;
- Automatizar tarefas repetitivas.
Ao automatizar certas tarefas burocráticas, a autoconfiança pode ser melhorada porque há pouco erro humano e, assim, aumentar os resultados positivos de todas as áreas da empresa.
Considerações finais
Qualquer pessoa pode descobrir mais sobre as possibilidades de aprendizado de máquina e Inteligência Artificial entendendo como os programas são gerenciados por profissionais da Tecnologia da Informação.
As corporações que incorporam novas tecnologias em seus produtos rapidamente se tornam as primeiras a relatar os acontecimentos mundiais. Isso permite que eles aproveitem suas vantagens no mercado.
É preciso ter pessoas com visão que encontrem as melhores formas de utilizar os benefícios da tecnologia por meio da substituição. As máquinas não poderão substituir muitas funções atualmente ocupadas por humanos.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.