Machine learning: como as máquinas aprendem?

novembro 8, 2017

Provavelmente, você já ouviu falar em machine learning. Pode não ter ouvido nestes termos, mas é um conceito que já vem ganhando repercussão à medida que a disrupção digital ganha corpo no mundo corporativo e fora dele.

Neste artigo, vamos entender em detalhes o que é machine learning e como isso funciona na prática. Confira!

O conceito de machine learning

Em bom português, machine learning significa “aprendizagem de máquina” ou como as máquinas adquirem conhecimentos por conta própria.

Esse é um conceito que abrange um tipo de inteligência artificial que permite que as aplicações de software e também de cada hardware se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados.

A premissa básica da machine learning é construir  algoritmos  que podem receber dados de entrada e usar análise estatística para prever um valor de saída dentro de um intervalo aceitável.

Gartner, em seu glossário de TI, por exemplo, define que “algoritmos avançados de aprendizagem de máquinas são compostos por muitas tecnologias — aprendizagem profunda, redes neurais e processamento de linguagem natural — utilizadas em aprendizado supervisionado e não supervisionado, que são orientadas pelas lições das informações existentes”.

Em suma, em vez de repetir padrões programados, as máquinas agora são capazes de reconhecer novos procedimentos e “aprender” conforme “trabalham”.

Como a machine learning funciona na prática

Indo mais a fundo, alguns pontos são definitivos se quisermos entender o conceito de machine learning. É o que veremos a seguir!

Na prática, conforme já adiantamos, os algoritmos de aprendizagem de máquinas geralmente são categorizados como:

Algoritmos supervisionados

Quando exigem que os seres humanos forneçam entrada e saída desejada, além de fornecer comentários sobre a precisão das previsões durante o treinamento. Uma vez que o treinamento está completo, o algoritmo aplicará o que foi aprendido.

Algoritmos não supervisionados 

Aqueles que não precisam ser treinados com dados de resultados desejados. Em vez disso, eles usam uma abordagem iterativa, um aprendizado profundo para realizar análise de quantidades exponenciais de dados e obter conclusões. Eles são usados ​​para tarefas de processamento mais complexas.

Independentemente da categoria, o que importa saber é que os processos envolvidos na machine learning são semelhantes aos da mineração de dados e da modelagem preditiva. Elas requerem pesquisar dados para procurar padrões e ajustar as ações.

Normalmente, nem nos damos conta de que já estamos familiarizados com o aprendizado da máquina ao fazer compras na internet e receber anúncios relacionados à sua compra.

Mecanismos de recomendação usam a machine learning para personalizar a entrega de anúncios on-line em tempo quase real, usando como base o comportamento virtual dos usuários (histórico de navegação, entre outras ações).

Além do marketing personalizado, outros casos comuns de uso de aprendizagem de máquina são: detecção de fraude, filtragem de spam, detecção de ameaças de segurança de rede,  manutenção preditiva  e criação de feeds de notícias.

Benefícios da machine learning para os negócios

Por fim, é importante saber que o conceito de machine learning já vem oferecendo inúmeras vantagens para os negócios. Entre elas, podemos destacar as seguintes como as mais significativas:

  • previsão de comportamentos dos consumidores, padrões de compras e necessidades;

  • eliminação da entrada manual de dados e análise automática, inclusive antecipada (preditiva);

  • recomendações de ações para clientes e colaboradores (indicação de produtos, facilitação do uso de ferramentas e recursos tecnológicos etc.);

  • análise financeira em nível mais profundo, para antever eventos, prevenir gastos etc.;

  • melhorias na segurança da informação, com detecção de vulnerabilidades e ameaças etc.

Que tal? Você já utiliza alguma solução baseada em machine learning?

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Equipe de Redação

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