Entenda como o Aprendizado de Máquina faz parte do seu cotidiano
O Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, está ao nosso redor o tempo todo. Desde as sugestões do feed do Instagram até a música que sua Alexa sugere, grande parte da tecnologia com a qual temos contato está permeada pelo Machine Learning.
O Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial (IA). Os aplicativos de ML aprendem com a experiência, quase como humanos, ou seja, sem programação direta.
Quando expostos a novos dados, os aplicativos de Machine Learning aprendem, mudam e se desenvolvem por conta própria. Em outras palavras, com o Aprendizado de Máquina, os computadores encontram informações úteis sem que lhes digam onde procurar. Eles fazem isso usando algoritmos que aprendem com os dados, em um processo iterativo.
Atuando no desenvolvimento de programas de computador capazes acessar dados e executar tarefas automaticamente por meio de previsões e detecções, o Machine Learning permite que os sistemas aprendam e se aprimorem continuamente com a experiência.
Em outras palavras, o Aprendizado de Máquina é a capacidade de se adaptar a novos dados de forma independente e por meio de iterações. Basicamente, os aplicativos aprendem com cálculos e transações anteriores e usam o reconhecimento de padrões para produzir resultados confiáveis e informados.
Para criar bons sistemas de aprendizado de máquina são necessários:
- Algoritmos básicos e avançados
- Processos de automação e iterativos
- Capacidades de preparação de dados
- Escalabilidade
- Modelagem de conjunto
Por que o Machine Learning é importante?
Para entender melhor os usos do Machine Learning, vamos conhecer algumas situações onde a tecnologia é aplicada: na detecção de fraudes cibernéticas, no carro autônomo do Google, nos mecanismos de recomendações de conteúdos do Facebook e do Netflix.
As máquinas tornam-se capazes de habilitar tudo isso, filtrando informações e juntando-as com base em padrões, a fim de entregar os resultados mais precisos possíveis.
A rápida evolução no ML causou um aumento significativo do seu uso e demandas. O termo Big Data também se tornou bastante popular nos últimos anos. Isso se deve, em parte, à maior sofisticação do Machine Learning, que permite a análise de grandes blocos de dados.
O Machine Learning também mudou a maneira como a extração e a interpretação de dados é feita, automatizando métodos e algoritmos genéricos, substituindo assim as técnicas estatísticas tradicionais.
O ML tem várias aplicações práticas que geram resultados com potencial de impactar dramaticamente o futuro de uma empresa, como economia de tempo e dinheiro.
Podemos citar como exemplo o setor de atendimento ao cliente. Através de soluções como o assistente virtual, o Machine Learning é capaz de automatizar tarefas que precisariam ser realizadas por um agente real, como alterar uma senha ou verificar o saldo de uma conta.
Funcionalidades como esta economizam um tempo valioso do seu funcionário, que passa a focar sua atuação em outros tipos de atendimento que os humanos executam melhor, como problemas específicos e tomadas de decisão complicadas que não são facilmente manipuladas por uma máquina.
O Machine Learning teve enormes avanços nos últimos anos, mas ainda não está tão próximo de atingir o mesmo desempenho de um humano. É por esse motivo que, muitas vezes, as máquinas continuam precisando da ajuda de pessoas para completar suas tarefas.
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