Machine Learning parece algo muito futurístico, você não acha? Algo que poderia ser citado facilmente em um filme de ficção científica.

Porém, não é bem assim, já que esse termo já vem sendo empregado em diversas empresas, de diferentes maneiras. Talvez, hoje, você tenha na sua casa algo relacionado a tecnologia que utiliza, ou já utilizou, o machine learning. Mas esse é um assunto que veremos em outro conteúdo.

Agora o nosso foco é outro, já que o aprendizado de máquina, tradução desse termo, está habitualmente relacionado a assuntos complexos, do futuro, mas já podemos adiantar que o seu entendimento básico é bem simples, assim como a tecnologia usada.

Assim, podemos dizer que o aprendizado dessa máquina significa que um computador, por exemplo, não receberá instruções do que deverá ser feito em cada uma das situações. Ele terá apenas alguns dados e informações iniciais, tendo que aprender o restante sozinho.

Então, para entender melhor essa tecnologia, precisamos primeiro compreender o que ele é de fato, como funciona, quais são seus principais métodos e quais tecnologias se relacionam a ela.

 Vamos começar?

Conhecendo o machine learning

O machine learningé uma tecnologia que deriva da inteligência artificial (IA),que possibilita que os computadores atuem e tomem decisões da mesma forma que as pessoas, que pensem como os seres humanos pensam. Assim, a coleta de dados feita permite que a máquina aprenda “sozinha” e tenha uma performance boa para solucionar certos desafios.

Logo, todo esse processo é realizado através de algoritmos bem complexos. Eles contribuem com as tomadas de decisões e a interpretação das informações, fazendo com que a máquina realize as tarefas automaticamente. Ou seja, ela vai fazer tudo isso sem a interferência humana.

E, por isso, atualmente, essa parte da ciência da computação vem sendo cada vez mais usada pelas empresas, já que os resultados conquistados com esse tipo de tecnologia se tornam muito relevante no mercado.

Entenda como o machine learning funciona

Para entender como funciona, é necessário compreender que o cerne dessa tecnologia é obter dados para fazer análises que vão gerar aprendizados. Dessa forma, quanto mais informações chegarem aos sistemas, mais eficientes serão as resoluções para os desafios existentes.

Portanto, a área visa avaliar as construções dos algoritmos para retirar padrões dentro de um alto volume de dados. Assim, a máquina compreende o que ela tem que fazer para executar tarefas difíceis.

Os algoritmos são uma sequência de ações precisas que identificam e aplicam os padrões para assegurar o aprendizado da máquina. Logo, cada um deles aciona um comando e seu conjunto acaba gerando o machine learning.

Sendo assim, a máquina aprende a fazer previsões, a responder diante de várias situações e agir de maneira inteligente. E tudo isso só é possível por causa dos dados e da experiência que ela obteve.

Para uma organização, esse aprendizado é fundamental para agregar valor e gerar vantagem competitiva no mercado, sendo um grande benefício a possibilidade de analisar estatísticas para conseguir respostas mais precisas, reduzindo as probabilidades de erros.

É importante ressaltar que o algoritmo é escolhido dependendo do problema que precisa ser solucionado. Dessa maneira, não existe um padrão passível de ser usado em todas as situações do dia a dia.

E ainda é necessário lembrar, sempre, que o computador realiza somente o que foi pedido. Isto é, o resultado vai depender muito da capacidade humana que define o algoritmo correto para que seja possível chegar onde se deseja.

Indicação de leitura – Salestech: entenda o que é e como se aplica.

Veja os principais métodos de aprendizado de máquina

Anteriormente, mencionamos que cada algoritmo tem um cerne específico de aprendizado. Assim, existem vários tipos de métodos que podem ser aplicados no machine learning.

Então, em alguns lugares, você vai encontrar diferentes tipos dessa tecnologia. Ou seja, sinônimos dessa mesma tecnologia. Confira alguns deles:

O aprendizado supervisionado

Esse é o método em que uma série previamente determinada de dados é incluída no sistema, onde já estão as respostas certas. Dessa maneira, o aprendizado da máquina é considerado supervisionado, pois os problemas e as soluções já estão determinados e associados.

Logo, o que a máquina faz nesse caso é a apresentação do resultado certo a partir das variáveis. Por exemplo, a busca de imagens no Google, onde o algoritmo faz a busca pelo arquivo original e realiza a busca de similares.

O aprendizado que não é supervisionado

Esse método é o oposto do citado anteriormente. Por isso, nesse caso, não existe um resultados específico a ser esperado e nem uma resposta considerada correta. Isso se deve ao fato de o cruzamento de informações ser imprevisível e ainda ser alterado conforme as variáveis inseridas no sistema.

Portanto, esse é um processo considerado mais complicado. Podemos usar como exemplo uma pesquisa de hábitos de consumo, onde são reunidos diferentes dados, como frequência de compras, perfil dos clientes. Deste modo, são descobertos padrões nesses dados e se obtém o resultado, sendo este imprevisível.

O aprendizado semi-supervisionado

Aqui encontramos um match entre os dois métodos anteriores de machine learning.

E, por isso, existe uma quantia de respostas definidas, mas também diversas incertezas. Logo, essas variáveis consideradas não supervisionadas apontam as descobertas que serão realizadas pela máquina.

O aprendizado por reforço

Nesse método os algoritmos ensinam um modelo. Portanto, é possível entregar reforços positivos para os resultados esperados e negativos para que os que não são desejados. Assim, o sistema recebe um retorno parecido com recompensas e repreensões.

Um exemplo de aplicação desse método é um jogo, onde quem está aprendendo é recompensando ou penalizado. Afinal, tudo vai depender dos acertos ou erros. E isso faz com que a máquina entenda o que ela precisa fazer até chegar nos objetivos esperados.

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Saiba quais são as tecnologias relacionadas ao machine learning

Para que se possa compreender melhor o machine learning, é essencial saber quais são as tecnologias que estão relacionadas a ele.

Então veja quais são as principais:

Inteligência Artificial

O machine learning é um subconjunto da IA, onde todos os sistemas de aprendizagem de máquina fazem parte da Inteligência Artificial, sendo o contrário inválido. Assim, o machine learning é considerado um dos pilares da IA.

Logo, a IA conta com diversos subcampos, sendo os principais: Computer Vision (Visão por Computador), Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Machine Learning.

Big Data

Esse é um conceito atrelado a um grande repositório de dados online gerados todos os dias pelos usuários da internet. Dessa forma, o big data também assegura o levantamento, a organização, o estudo e a acessibilidade desses fatores para serem transformados em informações e insights.

Sendo assim, ele se relaciona ao machine learning por contribuir com os dados necessários, permitindo que a máquina inteligente aprenda as funções e colete as informações precisas.

Deep Learning

O deep learning é um subcampo do machine learning, que se refere a uma rede neural construída por várias camadas que ajudam a obter os resultados mais eficientes.

Assim, é possível adotar um modelo de aprendizagem preditiva. Isto é, a inserção de dados por um programador ou a realização da coleta passiva de dados não é mais necessária para o processo. Afinal, a própria máquina compreende o cenário e encontra as soluções antecipadamente.

Internet das Coisas (IoT)

Também conhecida como IoT, a internet das coisas é uma tecnologia que possibilita a conexão de objetos com a internet, coletando e transmitindo dados para a nuvem. Desse modo, o machine learning, nesse caso, garante a obtenção de informações para que seja possível se antecipar as situações.

O mais interessante é que, a partir dos dados históricos gerados por equipamentos, é possível realizar a manutenção preventiva. Ou seja, prever quando as máquinas de uma empresa vão parar e fazer a manutenção ou reparos antes mesmo da interrupção das operações.

Esperamos que esse conteúdo tenha ajudado você a entender um pouco mais sobre o machine learning, mas já adiantamos que você pode compreender um pouco mais.

Isso porque nós sabemos que esse é um assunto bem extenso, mas que precisa ser compreendido atualmente. E, por isso, teremos mais posts para falar sobre ele.

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