Machine learning é uma ramificação da Inteligência Artificial (IA), que, por sua vez, é um campo de estudos da Ciência da Computação, área que tem se mostrado muito benéfica para os negócios. Conforme aponta uma pesquisa realizada pela McKinsey com mais de 2 mil executivos em todo o mundo, 63% dos participantes – cujas empresas implementaram Inteligência Artificial – afirmaram que essa tecnologia foi responsável pelo aumento da receita das organizações. Isso é possível graças a uma série de vantagens proporcionadas por programas inteligentes.
Se você também quer beneficiar seu negócio por meio de Inteligência Artificial, continue a leitura e conheça uma das vertentes que mais se destaca na área: o machine learning!
O que é machine learning?
Machine learning – ou aprendizado de máquina, em tradução livre para o português – é um sistema capaz de aperfeiçoar seu comportamento autonomamente por meio da própria experiência. Nesse sentido, em vez de projetarmos o software para que apenas execute um passo a passo que nós mesmos pré-determinamos, o sistema torna-se apto a tomar decisões com base naquilo que aprendeu na prática.
Entenda a evolução do machine learning
Quem está conhecendo o conceito de machine learning agora pode pensar que é uma tecnologia desenvolvida recentemente, mas não. Quando os primeiros computadores começaram a ser desenvolvidos na década de 1950, Alan Turing – considerado pai da Ciência da Computação Teórica e da Inteligência Artificial – iniciou os primeiros testes com o objetivo de avaliar a capacidade de raciocínio das máquinas.
Mais tarde, influenciado pelas descobertas de Turing, o cientista de computação Arthur Lee Samuel projetou o primeiro programa preparado para aprender por meio da própria experiência. Esse programa era um jogo de damas virtual que, assim como nós humanos, aprimorava sua performance à medida que jogava mais partidas. Em 1959, Samuel cunhou o termo machine learning para se referir à tecnologia que havia criado.
Como funciona?
Como dito antes, machine learning não consiste em ensinar um passo a passo predefinido para o software apenas executar, mas, sim, ensinar o próprio sistema a conseguir tomar decisões de forma independente.
Há duas formas principais de fazer isso: por meio de aprendizagem supervisionada ou a partir de aprendizagem não supervisionada. No primeiro caso, são informados aos algoritmos do programa dados previamente classificados.
Por exemplo, suponhamos que queremos desenvolver um sistema que identifique modelos de carro. Para isso, realizamos um treinamento no qual o software receberá dados de diferentes carros com seus respectivos modelos. Chegará um momento em que o programa identificará as características comuns a cada modelo e irá distingui-los por conta própria.
Já na aprendizagem não supervisionada, os dados não são previamente classificados. Retornando ao nosso mesmo exemplo do sistema de identificação de carros, nós apenas ensinamos o programa a classificar os dados em grupos semelhantes, e ele mesmo identifica o padrão e aprimora-o conforme vai categorizando.
Qual a importância do machine learning?
Em um mundo cada vez mais conectado e que gera muitas informações em questão de segundos, é indispensável contar com uma tecnologia que consiga analisar, sistematizar e tomar decisões rápidas com base em grandes bancos de dados, o que seria humanamente impossível.
A partir dessa capacidade de processar um grande volume de informações, os sistemas com capacidade de tomar decisões autonomamente conseguem otimizar operações, aumentar a produtividade, diminuir a ocorrência de falha humana e reduzir custos, contribuindo para empresas, indústrias e aqueles que consomem os produtos ou serviços delas.
Vale destacar, ainda, que, não bastasse processar um grande número de dados, essa mesma tecnologia consegue identificar o comportamento de consumo das pessoas e emitir um alerta caso detecte alguma movimentação financeira fora do comum.
Além de garantir a segurança do nosso dinheiro, programas projetados a partir do conceito de machine learning podem auxiliar na manutenção da nossa saúde e qualidade de vida. Atualmente, é possível utilizar dispositivos wearables e sensores para coletar e analisar informações sobre as condições de saúde dos pacientes em tempo real e ajudar especialistas médicos a identificarem doenças com antecedência e fornecer diagnósticos mais precisos.
Cabe dizer também que esses sistemas inteligentes são importantes para tornar nossos momentos de lazer mais interessantes, pois plataformas de streaming usam aprendizagem de máquina para detectar nossas preferências e rejeições para recomendar conteúdos compatíveis com nosso gosto.
O machine learning é útil para muitas outras atividades e segmentos, mas, com o panorama apresentado acima, já dá para ter uma ideia da relevância dessa tecnologia para nossas vidas.
Quais são as tendências do machine learning para o futuro?
Em 2022, Brasília foi a primeira capital brasileira a ofertar a quinta geração de internet móvel em larga escala à população. Pode demorar ainda para que a rede 5G cubra todo o território nacional e grande parte dos brasileiros tenha acesso a dispositivos móveis compatíveis com a nova rede.
Mas, quando isso se tornar possível, as pessoas estarão ainda mais conectadas graças a uma internet ultraveloz e de baixíssima latência, permitindo um maior compartilhamento de dados e o desenvolvimento de aplicações que se beneficiarão desse maior volume de informações para constituir algoritmos de machine learning.
Pensando em longo prazo, o aprimoramento da rede móvel de internet e dos algoritmos de machine learning contribuirá para o desenvolvimento do metaverso – tendo em vista que hoje os principais algoritmos que lidam com processamento de voz, texto e imagem 3D são de deep learning, ramo do machine learning – e dos carros autônomos.
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