Machine Learning: o que é e qual a sua importância?

Machine Learning é uma termo em inglês que pode ser traduzido como “Aprendizado de Máquina” ou “Aprendizagem de Máquina”. Independente de como você faça essa tradução, este “conceito” está ligado diretamente ao que chamamos de inteligência artificial. Por incrível que pareça, essa tecnologia faz parte constante do nosso dia a dia, no entanto, ela consegue passar despercebida. Além disso, muitas pessoas não conseguem “compreendê-la” tão facilmente.

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Apesar de os conceitos de inteligência artificial e machine learning terem surgido há bastante tempo, somente agora que nós vemos o uso em larga escala dessas tecnologias. Entretanto, acredite, ainda estamos só no começo. Além disso, se elas são muito úteis e impressionantes atualmente, imagine quando estiverem mais treinadas e aperfeiçoadas.

Pensando nisso, e em que não sabe do que se trata o termo Machine Learning, explicaremos nas linhas abaixo tudo sobre o assunto. Além disso, você também conhecerá várias aplicações que já utilizam tecnologias desse tipo. Portanto, leia toda a matéria para saber tudo sobre Machine Learning, desde o que ela é exatamente até onde é utilizada e sua importância.

Diferença entre Machine Learning e inteligência artificial

Primeiramente, é preciso deixar muito claro que Machine Learning e inteligência artificial podem estar “vinculados”, mas não significam a mesma coisa. Dessa forma, podemos dizer que inteligência artificial é um conceito amplo que inclui a Machine Learning como um dos seus recursos.

Entretanto, não é simples “conceituar” a inteligência artificial, já que podemos defini-las de várias maneiras. Por exemplo, uma de suas definições consistem em mecanismo computacionais que se baseiam em comportamentos humanos para resolver determinados problemas. Portanto, a tecnologia faria o computador tem um “pensamento” para que as tarefas fosse executadas. Essa ideia, aproxima muito o computador do ser humano.

Entretanto, é preciso mencionar que um determinado sistema inteligente não precisa ser muito próximo ao nosso raciocínio. É claro que nós somos mais do que capazes de encontrar padrões, tendências, analisar dados, fazer análises mais apuradas e etc. De um certo modo, a inteligência artificial segue uma ideia muito próxima a essa.

Além disso, nós ainda temos a capacidade de aprender, ou seja, quanto mais executamos uma determinada tarefa, mais habilidoso se tornamos nela. Esse pensamento se assemelha muito aquela frase: a prática leva a perfeição. Portanto, podemos concluir que a repetição ou execução frequente de algo funciona como um treinamento para nós. Isso também ocorre com a inteligência artificial, já que dados disponíveis publicamente ou registrados em plataformas próprias servem de treinamento para os algoritmos de uma inteligência artificial.

Por fim, não tem como saber o modo que é feito esse treinamento, já que existem muitos algoritmos para esse fim. Dessa forma, ele depende das aplicações, pessoas e até organizações que está por trás.

O que é machine learning, então?

Assim como inteligência artificial, Machine Learning possui várias definições diferentes. O mais simples e que talvez ajudará você a entender o conceito é que o aprendizado de máquina é um sistema que pode mudar seu comportamento sozinho com base na sua própria experiência (treinamento). Portanto, a interferência humana chega a ser miníma.

É claro que essa modificação comportamental consiste no estabelecimento de regras lógicas, ou seja, que visam melhorar o determinado desempenho de uma tarefa. Vale mencionar que essas regras são feitas com base em reconhecimento de padrões dentro dos dados que forem analisados.

Por exemplo, você pesquisa determinada palavra no Google. Esse serviço precisa fazer várias análise para decidir quais resultados irá aparecer para você, já que muitas palavras possuem mais de um significado. Os sites de busca utilizam, por exemplo, o seu histórico de pesquisa para mostrar os resultados mais adequados.

Esse exemplo foi muito simples, entretanto, mostrou muito bem os aspectos do que seria Machine Learning. Portanto, é muito importante que sistemas do tipo façam análises com base em uma determinada quantidade de dados. Além disso, vale citar que sites de pesquisas tem muitos dados para fazer sua análise, já que conta com milhões de acessos por dia.

Um aspecto que pode ser comentado é a constante entrada de dados favorecendo a identificação de outros padrões. Portanto, se uma determinada palavra ganhar novos significados que se associem a movimentos culturais, o mecanismo de busca conseguirá identificar padrões com o Machine Learning.

Além disso, existem várias abordagens para Machine Learning. Uma muito popular é a Deep Learning (aprendizagem profunda). Nesse caso, grandes quantidades de dados serão tratados a partir de várias camadas de redes neurais artificiais que conseguem resolver problemas considerados muito complexos, como reconhecimento de objetos em determinadas imagens.

Exemplos de uso do machine learning

A utilização do Machine Learning só tem crescido cada vez mais. Além disso, podemos chegar a conclusão que é uma tecnologia muito importante e não mero capricho, já que muitos recursos tecnológicos da atualidade só funcionam ou são completamente viáveis por conta da inteligência artificial. Portanto, veja abaixo alguns dos exemplos mais comuns:

• Banco de dados autônomo: Por meio do auxílio do Machine Learning, bancos de dados autônomos lidam de modo completamente automático com várias tarefas que até então seriam realizadas por um administrador. Isso permite que o profissional ocupe o seu tempo com outras atividades e ainda diminui o risco de indisponibilidade da aplicação por alguma possível falha humana;
• Combate a fraudes em sistemas de pagamento: Existem diversas tentativas de fraudes em cartões de crédito, débito e vários outros meios de pagamento. Provavelmente, neste momento alguém está tentando realizar alguma fraude. Entretanto, com o Machine Learning, o sistema de combate a fraudes se torna muito mais eficaz, barrando várias dessas ações fraudulentas;

• Tradução de textos: Uma coisa é certa, traduções nunca podem ser feitas ao pé da letra. Portanto, é necessário que levamos em consideração contextos, expressões regionais, gírias e outros parâmetros importantes. Devido ao Machine Learning, os tradutores automáticos que encontramos na rede estão ficando cada vez mais precisos;
• Recomendação de conteúdo: Plataformas de streaming de vídeo e áudio (como Spotifu, YouTube, Netflix…) utilizam o Machine Learning para fazer uma análise do seu histórico de conteúdo. Dessa forma, eles vem o que foi reproduzido e o que foi “negado”. Por fim, as recomendações são dadas a partir do que você já fez na plataforma.

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