O uso de Inteligência Artificial já é uma realidade palpável e fundamental para muitas empresas e negócios. Saiba que o machine learning é parte disso e também é essencial no dia a dia de muitas tecnologias. O machine learning está no cotidiano de pessoas comuns e profissionais de diversos setores. Machine learning é uma dessas tecnologias promissoras, algo presente no processo de aprendizado de máquinas.
Aqui no site temos um que você também deve ler e ampliar seu horizonte de conhecimentos sobre esse assunto! Veja neste conteúdo completo sobre machine learning o que é essa tecnologia, para que serve e como ela funciona. Saiba qual é a importância do machine learning, conheça os tipos e métodos mais populares de machine learning e veja exemplos sobre a tecnologia. Veja também, os benefícios do machine learning nos negócios, saiba mais sobre deep learning e a diferença entre Big Data e machine learning.
O que é Machine Learning?
Machine learning é uma tecnologia que pode ser definida de formas diferentes, sendo todas elas ligadas ao aprendizado das máquinas. Das definições, talvez a mais difundida e aceita, é que o machine learning é uma forma de aprendizado de máquinas utilizado em IA. Trata-se de um sistema que permite que a máquina tenha um comportamento autônomo e se desenvolva com base em experiências e conhecimento absorvido.
A variação comportamental da forma como a máquina assimila conhecimentos, segue as regras lógicas da programação, mas, em um patamar avançado. Essa é uma parte interina de AI (Artificial Intelligence), e consiste em melhorar o desempenho da IA em muitas aplicações recorrentes. Isso permite que o sistema tome a decisão mais apropriada para a absorção de informações e definição de parâmetros com base no contexto da situação.
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Exemplo de situação
Bom, para não ficar uma explicação complicada, imagine a seguinte situação: pense em alguém que está zangado e digita muitas palavras de xingamento em um mecanismo de busca (Google, Bing, entre outros). Neste momento, a IA responsável por moderar os serviços de busca deve fazer uma análise de parâmetros e revelar resultados para este usuário.
Dentre os muitos parâmetros que a máquina analisa em milissegundos, ela irá lhe revelar um resultado com base em um histórico mais extenso deste usuário. Se em outrora ele pesquisou por “decisão” ou “coragem”, tais palavras vão ser utilizadas para essa pesquisa de alguém enfurecido.
É por aí que a IA trabalha e utiliza machine learning para isso, pois ela terá uma tendência de agir assim com outras situações semelhantes baseada em avaliações sensíveis ou não. Isso está ocorrendo a todo instante e permite que a máquina assimile diversos parâmetros para revelar respostas significativas aos usuários no mecanismo de busca. Esse foi um exemplo referente aos mecanismos de busca, que utilizam IA e machine learning. Mas, há mais exemplos a serem citados neste artigo.
Para que serve o Machine Learning?
Saiba o que é machine learning e como ele pode resolver problemas complexos de forma dinâmica.
Partindo do exemplo sobre a busca de um usuário enfurecido no mecanismo de busca da internet, podemos perceber que machine learning está em muitas tecnologias do dia a dia e serve para nos auxiliar de muitas formas. Há uma grande quantidade de plataformas que utilizam machine learning, o Google é um grande exemplo, assim como a internet das coisas também utiliza muito.
No caso dos mecanismos de busca, o machine learning serve para aprimorar o aprendizado da semântica, sintaxe e dos idiomas existentes, utilizados pelos usuários ao redor do mundo. O machine learning serve para ajudar o mecanismo de busca em traduções, em mostrar os conteúdos mais específicos para uma pesquisa e aprimorar esse modelo de busca toda vez que perceber que a necessidade do usuário ainda não foi atendida.
Como funciona o Machine Learning?
O machine learning não funciona muito diferente da forma como pensamos (como nosso processo de pensamento funciona). Ou seja, nós, seres humanos, somos muito mais complexos e a ciência ainda não conseguiu criar um sistema completamente semelhante ou superior. No entanto, os modelos computacionais mais avançados utilizados em machine learning se baseiam em redes neurais artificiais. Esse modelo de construção é inspirado no cérebro humano.
Essa rede neural permite que a tecnologia aprenda com novos padrões e tome a decisão de assimilar uns e descartar outros. Nós estamos fazendo isso constantemente e a máquina também. A partir do momento que o aprendizado da máquina funciona como o nosso cérebro, mesmo que em um nível inferior em termos de complexidade, isso permite que a máquina também estabeleça um grau de comunicação e interação maior com as pessoas.
Qual a importância do Machine Learning?
O machine learning é essencial para a evolução da IA em diversos pontos e aspectos. Trata-se da área de aprendizagem da máquina. Assim, para que a inteligência artificial se desenvolva e busque cada vez mais semelhança com a forma de perceber e assimilar as coisas humanas, é essencial que a forma de aprendizado seja robusta e tenha uma área de estudo dedicada, como em machine learning.
Diante da quantidade exorbitante de dados a serem analisados, compreendidos e absorvidos pela máquina, a necessidade de tecnologias específicas, que também evoluem na sua forma de auxiliar outras tecnologias, é essencial para existir um ínterim de evolução mútua. Assim, o machine learning é peça interina neste contexto de expansão e está presente no que há de mais robusto e moderno em IA, na indústria 4.0 e na expansão e evolução da forma de se fazer negócio.
Tipos e métodos mais populares de Machine Learning
Conheça os tipos e métodos de machine learning explorados até o momento!
Bom, saindo um pouco do conceito e mergulhando mais na explicação técnica sobre o assunto, vamos ver agora os tipos e métodos mais populares de machine learning. Essa é uma tecnologia que se baseia em algoritmos elaborados em diferentes sistemas, podendo apresentar funções diversas e específicas. Veja mais a seguir:
- Árvore de decisões – Esse modelo de algoritmo prioriza resultados de eventos e perguntas importantes para a tomada de decisões. Com base também em probabilidades e cálculos complexos, a árvore de decisões fornece uma conclusão lógica;
- Regressão linear obtida em mínimos quadrados – Essa é uma técnica que tem como objetivo a observação contínua de números e de oscilações diante de valores já observados e tidos como parâmetros importantes;
- SVM (Support Vector Machine) – Neste método o algoritmo binário utilizado em SVM se baseia em analisar diferentes tipos de situações de forma linear e distintas. Essa técnica permite uma resolução de problemas complexos e distintos, como o reconhecimento do gênero humano pela máquina, cor de pele e outras tarefas delicadas.
- Regressão logística – Em regressão logística, o algoritmo se concentra na relação categórica entre as variáveis independentes, constituídas na observação. Trata-se de um modelo que se baseia em estatísticas para a resolução de resultados binomiais;
- Naive Bayes – Esse é um algoritmo baseado em Teorema de Bayes, e considera todas as respostas observáveis para uma resposta única e independente. Esse também é um método baseado em probabilidades;
- Clustering – O Clustering, também conhecido como algoritmo de agrupamento, é uma poderosa ferramenta em machine learning que permite o agrupamento de diferentes algoritmos trabalhando de forma independente, um dos maiores exemplos de redes neurais já desenvolvidos.
Exemplos de uso do Machine Learning
Veja alguns exemplos de machine learning para entender melhor essa tecnologia!
O machine learning pode ser utilizado em diversas aplicações e cada vez é mais explorado. Muitos recursos disponíveis nas tecnologias vigentes são baseados em IA e machine learning está contido em todos eles. Assim, veja exemplos de uso do machine learning a seguir:
- Big Datas – Em Big Datas o uso de machine learning é parte interina dos processos recorrentes de forma autônoma;
- Sistema contra fraudes – Em sistemas que contam com IA no combate a fraudes financeiras nos meios modernos de pagamento, o uso de machine learning é essencial para que o sistema aprenda a se proteger de ações robustas de especialistas em phishing e outras modalidades de crimes cibernéticos;
- Tradução e interpretação de texto – Uma tradução e interpretação de texto feita ao pé da letra por uma máquina, precisa utilizar parâmetros e contar com uma análise de padrões que mudam conforme as diferentes línguas e interpretações;
- Recomendações aos usuários – Seja no e-commerce ou em plataformas de streaming, algoritmos são amplamente utilizados para fazer sugestões e recomendações de conteúdos, produtos e serviços com base na pesquisa de histórico do usuário. Machine learning é essencial para isso!
Benefícios do Machine Learning nos negócios
Há muitos benefícios em contar com uma tecnologia de ponta, amplamente explorada por grandes organizações ao redor do mundo e promissora. Machine learning oferece o benefício de ser uma tecnologia em voga, altamente sofisticada e com bastante variação de usos. Se você é um empresário que está em busca de automatizar processos em sua empresa, com machine learning ao seu dispor, você estará no caminho certo.
Qual a diferença entre Machine Learning e inteligência artificial?
A principal diferença entre machine learning e Inteligência Artificial é que a IA pode ser compreendida como o poder pensante e generalizado das máquinas, enquanto machine learning é uma forma de permitir que essa inteligência flua de formas diferentes, com novas possibilidades e de modo a aprender.
Quais as diferenças entre mineração de dados, Machine Learning e Deep Learning?
A diferença entre mineração de dados e machine learning é que as duas são técnicas baseadas no aprendizado de máquinas. Mas, o machine learning recorre ao aprendizado supervisionado, enquanto a mineração de dados é baseada no oposto: no “aprendizado não-supervisionado”. Já a diferença entre machine learning e deep learning está nas nuances dos dois sistemas, sendo o machine learning mais dependente de recursos e processamento enquanto o deep learning é mais intuitivo.
Qual a diferença entre Machine Learning e Big Data?
Diferenças entre a Big Data e o machine learning no dia a dia da tecnologia!
A principal diferença entre machine learning e Big Data é que o machine learning é voltado para previsões e trabalho com estatísticas, enquanto o Big Data e toda a ciência de dados é focada em produzir importantes insights.
Conclusão
Concluímos que o machine learning é essencial para as empresas que almejam o sucesso. A tecnologia abre portas e ajuda a explorar novos caminhos nas ciências e nos negócios. Uma forma de ampliar o patamar tecnológico de sua empresa com o apoio de quem entende do assunto é contar com a UPGrade TI para te auxiliar nesta jornada.
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