Conceitos tecnológicos como Big Data, machine learning e Inteligência Artificial fazem parte do nosso cotidiano, mas poucas pessoas sabem o que é  machine learning.

Apesar disso, a tecnologia já está presente em seu cotidiano, quando você escolhe uma música para ouvir, ou quando sua plataforma de streaming recomenda alguns filmes para você.

Por isso, é importante saber o que é machine learning, por que ele é importante, quais são as suas aplicações. Descubra tudo isso e mais lendo este artigo.

O que é machine learning

Machine learning ou em português, aprendizado de máquina é uma tecnologia ligada à Inteligência artificial, que, por sua vez, está relacionado à capacidade de computadores aprenderem a partir de respostas esperadas obtidas através da associações de diferentes dados, como imagens, por exemplo. 

Normalmente, programas de computador são criados para seguir determinadas regras com base no processamento dos dados inseridos. 

Mas o programa desenvolvido com a tecnologia machine learning, analisa os dados fornecidos e as respostas esperadas a partir desses dados e assim, cria suas próprias perguntas e regras.

Assim, modelos criados com machine learning podem ser testados e desta forma vão sendo aprimorados de forma gradual e automática com base nas experiências dos testes.

Após esse treinamento inicial o software é capaz de aprender sozinho e seus resultados melhoram com o passar do tempo.

Como surgiu o machine learning

Tudo começou com Alan Turing, matemático que criou a Inteligência Artificial, da qual o machine learning faz parte, nos anos 1950. 

No entanto, foi apenas em 2010, que o machine learning começou a crescer através da publicação do artigo sobre uso de algoritmos para tratar dados gerados por cartões de crédito, publicado pelo MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts).

A partir da teoria de que os computadores podem aprender desde que não sejam programados para realizar tarefas específicas, pesquisadores de Inteligência Artificial começaram a se questionar se o computador poderia aprender com os dados.

Nesse ponto o aspecto iterativo, do qual falamos acima, é importante pois é devido a ele que os modelos conseguem se adaptar quando expostos a novos dados.

Assim, o machine learning vem sendo aplicado a diferentes projetos, como:

  • Soluções em automação;
  • Recomendações de produtos conforme o gosto de cada cliente, como acontece no site da Amazon e nas plataformas de streaming, como Netflix e Spotify.
  • Identificar o que estão falando sobre a sua empresa nas redes sociais.
  • Reconhecimento de voz e biometria.
  • Detectar fraudes.
  • Carros autônomos.

Qual é a importância do machine learning

O uso de machine learning permite realizar tarefas que eram muito demoradas para os humanos e que apresentavam altos índices de falha humana.

Como o machine learning atua na análise de dados e melhora a resposta com o passar do tempo e aumento de dados, as pessoas tendem a confiar cada vez mais em confiar no que as máquinas dizem.

Não é à toa que quando estamos perdidos em algum local, recorremos ao Google Maps ou ao Waze, por exemplo.

Por que usar machine learning nos negócios

É fato que o machine learning já está presente na sua vida, mesmo que você só tenha se dado conta disso através deste artigo.

Por isso, é hora de conhecer as vantagens de usar machine learning nos seus negócios.

  • Tomada de decisões mais assertivas.
  • Adaptabilidade para ajustar os objetivos da empresa.
  • Eficiência devido a otimização dos processos.
  • Melhores resultados graças a facilidade em encontrar oportunidades de negócios.

Tipos de machine learning

Veja abaixo os tipos de aprendizado no machine learning.

Aprendizado supervisionado

Neste modelo, a máquina recebe uma quantidade de dados que já carregam a resposta certa. Um exemplo deste tipo de machine learning é a busca de imagens no Google. A ferramenta mostra a origem da imagem e a partir dela fornece outras imagens semelhantes.

Aprendizado não-supervisionado

Para este tipo de aprendizagem não há resposta ou um resultado específico esperados.

Assim, o resultado do cruzamento dos dados depende das variáveis inseridas no sistema. Logo, é mais complexo.

Aprendizado semi-supervisionado

Já no aprendizado semi-supervisionado combina os tipos apresentados antes. Neste caso, há uma pequena direção para ajudar nas descobertas da máquina.

Aprendizado por reforço

Este é o tipo mais diferente pois não apresenta dados. A máquina realiza testes e assim vai se adaptando. 

Conclusão

Assim como a Inteligência Artificial, o machine learning está presente em nossa atividade, principalmente, online.

O uso da aprendizagem de máquinas beneficia tanto as pessoas, seja na hora de escolher o melhor caminho para o trabalho, escolher um filme ou ouvir uma música, quanto empresas, otimizando processos, encontrando novas oportunidades de negócios e fazendo a empresa evoluir.

Conhecer o que é machine learning, sua história e benefícios, nos permite entender onde estamos e para onde a nossa sociedade está indo em termos de inteligência artificial.