O que é Machine Learning?

Machine Learning, que faz parte do campo da AI, está por trás de muitas facilidades do nosso dia a dia digital, mas qual o conceito por trás dela?

Você já deve ter percebido como o Google Tradutor cada vez mais tem fornecido traduções coerentes ou já aproveitou as recomendações de vídeos feitas pelo Youtube ou, ainda, curtiu uma playlist sugerida pelo Spotify. Contudo, provavelmente você não conhece o mecanismo digital que está por trás de toda essa facilidade.

Conhecido como Machine Learning, podendo ser traduzido como Aprendizado ou Aprendizagem de Máquina, não é algo novo, mas vem ganhando impulso pelo avanço da capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos ao Big Data. Este nasceu do reconhecimento de padrões e da teoria de que os computadores podem aprender sem serem programados, usando os dados como método de aprendizagem.

Entretanto, você pode estar se perguntando “mas o que isso quer dizer”?

Quer dizer que Machine Learning é um método de análise de dados que busca automatizar a construção de modelos analíticos, baseado em reconhecimento de padrões dentro do conjunto de dados. Além disso, ao contrário de serem programados para apenas ações específicas, utilizam algoritmos complexos para tomada de decisões e interpretação de dados, com mínima interferência humana.

Por exemplo, alguém pesquisa a palavra “banco” em um site de buscas. Dessa maneira, o sistema precisa usar vários parâmetros para decidir qual sentido deve ser levado em conta ao apresentar os resultados, se refere a uma instituição financeira ou um local para sentar-se. Sendo assim, ele checa seu histórico de pesquisa pessoal a procura de alguma busca relacionada e, se encontra, por exemplo, uma busca por “jardim”, sabe que deve apresentar resultado de bancos para sentar.

Trata-se então de um sistema que pode modificar seu comportamento de maneira autônoma com base em suas próprias experiências, por meio do estabelecimento de regras lógicas. Além disso, usam essa característica com o objetivo de melhorar cada vez mais seu desempenho.

Comprovando sua importância na Era Digital, um estudo realizado pela Tractica aponta que o uso de Machine Learning deve movimentar US$ 59,8 bilhões em todo o mundo até 2025. Além disso, as empresas confiam mais nas respostas fornecidas pelas máquinas do que aqueles fornecidos por seus gestores e líderes, segundo a Oracle.

Métodos de treinamento mais populares de Machine Learning

1)      Aprendizado por esforço: o algoritmo usa método de tentativa e erro para encontrar as ações que geram maior recompensa. Bastante usado em navegações e robótica;

2)      Aprendizado Supervisionado: é fornecido ao algoritmo um conjunto de dados de entrada com suas respectivas saídas, sendo assim é usado em dados rotulados. Dessa maneira, ele compara as saídas reais com as corretas para encontrar os erros e, posteriormente, alterar o modelo;

3)      Aprendizado Não Supervisionado: é usado em banco de dados que não possuem histórico, dados não rotulados, e assim não conhece a resposta correta. Portanto, o algoritmo precisa descobrir alguma estrutura existente no conjunto de dados;

4)      Aprendizado Semi-Supervisionado: usado para as mesmas aplicações que o Supervisionado, contudo pode usar tanto dados rotulados quanto não rotulados para o treinamento. Esse tipo de aprendizado é muito conveniente em casos nos quais a obtenção de dados rotulados apresenta custos elevados.

Aplicações de Machine Learning no dia a dia

  • Recomendações de filmes e séries na Netflix, vídeos no YouTube e músicas no Spotify: com base no seu histórico de conteúdo assistido e rejeitado a plataforma fornece recomendações condizentes com seu gosto;

  • Filtragem de spam e categorias em plataformas de e-mails;

  • Recomendação de produtos em site de compras: com base no seu histórico de busca e compras, os sites sugerem novos produtos;

  • Google Tradutor: apesar de ainda ser complicado traduzir um texto para outro idioma por meio de sites, já que devemos levar em consideração contexto, os tradutores automáticos estão cada vez melhores;

  • Waze e Google Maps: usam Machine Learning para traçar o melhor caminho.

A Optive aplica Machine Learning para melhorar os indicativos da empresa!

Vamos conversar?

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