O que é Machine Learning e como aplicar em projetos

O termo “Machine Learning”, que significa aprendizagem de máquina, diz respeito a softwares que têm a capacidade de aprender a executar tarefas sozinhos e de forma inteligente, a partir do processamento de um grande volume de dados

Com a identificação de padrões de dados e a formação de conexões entre si, esses softwares conseguem fazer análises estatísticas e podem prever respostas precisas, com pouquíssima margem de erro. 

Dessa forma, é possível usufruir dos algoritmos para interpretar dados e até tomar decisões, executando as tarefas desejadas automaticamente. Além disso, no Machine Learning, o software está sempre se aperfeiçoando a partir do processamento de novas informações.

Como o Machine Learning funciona?

Essa tecnologia, que aplica de forma repetida o que aprendeu, pode ser dividida entre os softwares que utilizam os algoritmos supervisionados e os que utilizam os algoritmos não supervisionados. 

Quando são utilizados algoritmos supervisionados, os indivíduos devem interagir controlando a entrada e saída de dados e ainda interferindo para fazer análises dos mesmos. Nesse método, o software aplica o que foi aprendido em relação às previsões e já utiliza os dados para a próxima análise. 

Já quando são utilizados algoritmos não supervisionados, esse contato humano não é necessário.

Desse modo, temos um subcampo do Machine Learning que é chamado de Deep Learning, no qual os algoritmos utilizados são inspirados no próprio funcionamento do cérebro humano, para processar as tarefas da melhor maneira. 

A aprendizagem de máquinas, em todos os casos, é um dos campos da Inteligência Artificial (IA) e uma das áreas mais promissoras da tecnologia. 

Machine Learning x Inteligência Artificial

Já falamos aqui que Machine Learning e Inteligência Artificial são dois conceitos relacionados, sendo que o primeiro está inserido no segundo. É normal confundir.

No entanto, é importante saber quais são as características mais relevantes de cada um e, por isso, vamos deixar essas diferenças bastante claras aqui.

A IA pode ser definida como a capacidade de uma máquina em criar métodos para imitar características da inteligência humana. Essa simulação é feita a partir de algoritmos, lógica e modelos estatísticos, e pode gerar resultados bastante diferentes.

Podemos englobar, por exemplo, dentro desse campo, ações bem diversas como o reconhecimento da fala, a tomada de decisões, a resposta a ações e também a percepção visual. 

Já o Machine Learning conta com essa aprendizagem obtida através da inteligência artificial, mas nela o aprendizado pode ser automático, sendo ajustado apenas pelos próprios dados que o sistema obtém. 

Dessa maneira, nota-se que principalmente o tipo de Machine Learning que não depende de ajustes humanos, que é o Deep Learning, tem uma vantagem em relação a outras áreas da IA. 

Benefícios do Machine Learning

A partir de motores de busca online, análise e coleta de dados, classificação e organização de informações e, ainda, soluções automáticas, os benefícios do Machine Learning para o mundo dos negócios são bastante claros.

Um dos mais importantes é a rapidez na tomada de decisões. Isso ocorre porque o Machine Learning agiliza muito a busca por soluções inteligentes e medidas imediatas para problemas e melhorias dentro das empresas.

Além disso, uma “empresa algoritma”, como são chamadas aquelas que utilizam esse sistema, é mais capaz de inovar dentro de seus negócios. Como a aprendizagem de máquinas atua em diversas áreas, a empresa pode focar nos setores que mais lhe interessam.

Também notamos que esse tipo de software é capaz de oferecer insights profundos sobre quais tarefas podem ser melhoradas se forem realizadas pequenas modificações. O erro humano é basicamente eliminado do processo, reduzindo custos e imprecisões.

A adaptabilidade com certeza é outra vantagem. Afinal, os algoritmos utilizados nesses casos não se baseiam apenas em dados históricos que podem não representar fielmente o que está acontecendo, mas usam dados continuamente atualizados e apurados para estar sempre à frente dos acontecimentos. 

Aplicações mais populares do Machine Learning

Devido às vantagens citadas, o Machine Learning já possui várias aplicações práticas. Dentre elas, a filtragem de spams, que faz com que os e-mails consigam selecionar quais mensagens enviadas são spam e quais não são, já direcionando melhor o recebimento na caixa de entrada dos usuários. 

Isso é feito a partir do título, de palavras-chave e do domínio do e-mail. Mesmo quando há problemas e um e-mail é mandado erroneamente para o spam, o programa já detecta isso e garante que essa ação não se repita. 

O aprendizado de máquinas também é capaz de prever falhas nos equipamentos. Isso acontece a partir de dados gerados por sensores, que detectam as falhas ocorridas e, ainda, o desempenho médio diário dos aparelhos. 

Essa solução também está sendo bastante utilizada para a análise de crédito de clientes, pois nessas ocasiões o banco precisa obter o máximo de informações possíveis sobre o indivíduo. Sendo assim, o Machine Learning oferece recursos para que o perfil da pessoa seja destrinchado, procurando inclusive por inadimplências anteriores.  

Para pesquisas e buscas, o resultado do aprendizado de máquinas também é bastante positivo. Com esse mecanismo, os procedimentos de pesquisa se tornam mais eficientes e refinados, fazendo com que as respostas mais bem ranqueadas sejam relevantes. 

Tendências do Machine Learning

Além de continuar aperfeiçoando seu funcionamento, o Machine Learning promete crescer ainda mais nos próximos anos. Se em 2019, de acordo com dados da Gartner, essa tecnologia já era utilizada por cerca de 40% das empresas, a previsão é de que esse valor dobre até 2022.

Há uma tendência, ainda, de que o Machine Learning se integre à Internet das Coisas (IoT), programando o funcionamento e o gerenciamento de vários dispositivos ao mesmo tempo. E isso também pode funcionar não só para resolver problemas locais, mas também para funcionar de maneira remota.

Se você se interessa por essa área da tecnologia, é importante também conhecer mais sobre cibersegurança. Leia o nosso post do blog sobre esse assunto que está cada vez mais em alta. 

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