O conceito de Machine Learning é bastante difundido no mercado, por isso confira aqui um pouco mais sobre o assunto.
Você já ouviu falar sobre machine learning? Sabe o que tem levado este conceito a conquistar cada vez mais espaço no mercado e principalmente no dia a dia das empresas?
Neste conteúdo, vamos apresentar de forma clara e objetiva, tudo o que você precisa saber sobre o machine learning e como esse conceito pode impactar a sua vida. Vem com a gente! 😉
O que é Machine Learning
Em tradução direta para o português, machine learning significa “aprendizagem da máquina”, ou seja, um termo que está diretamente ligado à inteligência artificial e a capacidade dos computadores de aprender algo novo com base nas experiências a que são submetidos.
A princípio, pode parecer algo muito futurista, mas fique tranquilo. Ao longo deste conteúdo você vai descobrir que a aprendizagem da máquina é uma realidade e se faz cada vez mais presente nas empresas e organizações governamentais.
Sim, os computadores estão aprendendo, e com isso a inteligência artificial vem se mostrando capaz de apresentar um número cada vez maior de soluções para os seus usuários.
Quando surgiu o Machine Learning?
Segundo os historiadores, o primeiro a utilizar o termo “machine learning” e creditar fichas ao aprendizado da máquina foi o cientista da computação Arthur Lee Samuel, ainda na década de 1950.
Lee Samuel foi o primeiro a utilizar o conceito de aprendizagem do mundo e a demonstrá-lo em prática, através do software Game of Checkers. Além disso, ele também foi um dos primeiros a desenvolver um software de computador capaz de jogar damas com os usuários, contribuindo para os primeiros passos da inteligência artificial.
No entanto, ao longo do tempo, outras contribuições importantes foram registradas em favor da aprendizagem da máquina, dentre elas a do britânico Alan Mathison Turing, cientista da computação e matemático que realizou uma série de testes para entender qual seria a capacidade das máquinas em aprender através da interação com humanos.
Desde então, novos testes e desenvolvimentos em torno deste tipo de aprendizagem ganharam força em todo mundo, contribuindo cada vez mais para o surgimento de softwares, computadores e sistemas inteligentes.
Qual é a importância do Machine Learning?
Nos dias de hoje, o machine learning vem sendo empregado em várias frentes diferentes e contribuindo para a realização de análises mais rápidas nos mais variados setores (como o marketing) e aplicações.
Na sequência, vamos apresentar alguns exemplos práticos para que você entenda melhor como a inteligência artificial e a capacidade de aprendizagem da máquina podem contribuir para o nosso dia a dia e para o desenvolvimento da sociedade.
Reconhecimento de voz
“Alexa, acenda a luz”. Se você tem uma assistente virtual já está acostumado a ações como essa, certo? Através dos serviços de reconhecimento de voz, as máquinas podem identificar nossas falas e convertê-las em texto ou outros tipos de dados em tempo real.
Atualmente, você pode utilizar este recurso para fazer pesquisas no Google, escrever no Google Docs ou mesmo para conversar com assistentes de voz como a Siri ou a Alexa.
Reconhecimento de imagem
A aprendizagem da máquina também vem sendo utilizada para ajudar na identificação e localização de pessoas com base no reconhecimento de imagens.
Sabia que você já pode fazer buscas na internet utilizando uma foto como referência ao invés de digitar um objetivo de pesquisa em texto? Se você não acredita que isso é possível, tente experimentar o Google Lens.
Sugestão de conteúdo
Se você utiliza serviços de streaming como o Netflix ou mesmo o YouTube, já percebeu que essas plataformas sugerem vídeos, filmes e séries de forma personalizada, com base no seu histórico.
Essa é uma representação do trabalho de aprendizagem da máquina para entender suas preferências e, com base nelas, fazer sugestões compatíveis com o seu perfil.
Agilizar processos
Por fim, o machine learning também está presente nos serviços de atendimento ao cliente que utilizam chatbots (robôs virtuais) para esclarecer dúvidas e responder clientes.
Os chatbots são capazes de apresentar respostas personalizadas e cada vez mais humanizadas com base nos questionamentos e necessidades dos usuários.
Diferenças entre Machine Learning, Deep Learning e inteligência artificial
Em meio ao desenvolvimento da tecnologia, diversos termos aparentemente complexos e na maioria das vezes em inglês começam a surgir, confundindo a cabeça de boa parte dos internautas.
Sabendo disso, neste tópico vamos apresentar de forma breve e resumida os conceitos, a relação e as diferenças entre machine learning, deep learning e inteligência artificial.
- Inteligência artificial: a inteligência artificial é a tecnologia que, à medida que evolui, permite que os computadores tomem decisões analíticas, com base em dados e informações de forma cada vez mais assertiva e semelhante à humana;
- Machine learning: o machine learning é a capacidade das máquinas de aprender com base nos dados e parâmetros que recebem, tornando-se cada vez mais inteligentes;
- Deep learning: ciência que envolve algoritmos complexos que buscam modelar situações abstratas com alto nível de detalhamento e camadas de processamento, ou seja, o verdadeiro cérebro dos computadores e da inteligência artificial.
Como foi possível observar nos itens listados acima, os conceitos em questão estão diretamente relacionados e dependem um dos outros, mas cada um deles possui a sua importância e aplicação.
Quais setores usam a tecnologia?
Não há como negar, a inteligência artificial e a capacidade de aprendizagem da máquina são uma realidade que se mostra cada vez mais presente em nosso dia a dia.
Diante disso, vamos apresentar alguns setores da sociedade que já fazem uso desse tipo de tecnologia e como eles a colocam em prática.
Governo
Os órgãos e autoridades governamentais utilizam a inteligência artificial e a capacidade de aprendizagem da máquina para diferentes aplicações.
Através do reconhecimento de imagens, por exemplo, a polícia e os serviços oficiais de inteligência podem identificar uma pessoa procurada com certa facilidade em meio a uma multidão.
Serviços financeiros
Os bancos e serviços financeiros em geral também fazem uso diário da inteligência artificial e da capacidade de aprendizagem da máquina.
O objetivo principal aqui é evitar ataques ao sistema financeiro, acessos não autorizados e fraudes bancárias, mas o machine learning também pode ser utilizado para coletar dados e, com base em determinadas preferências, oferecer serviços aos clientes.
Setores de marketing
Na internet os sites e serviços de propaganda estão aprendendo sobre os nossos hábitos de pesquisa, consumo de conteúdos e compras recentes para apresentar anúncios com alto índice de assertividade.
Faça um teste: pesquise na internet por determinado produto que você pensa em comprar e veja como, daquele ponto em diante, você começará a receber vários anúncios relacionados a sua busca e que visam incentivar uma possível ação de compra.
Operadoras de saúde
Na área da saúde, a inteligência artificial tem evoluído bastante. Atualmente, ela permite que médicos façam diagnósticos cada vez mais precisos e, a depender do caso, à distância.
Se há alguns anos as consultas médicas aconteciam obrigatoriamente de forma presencial, hoje já existem casos onde elas podem ser realizadas de forma remota através da telemedicina e de sistemas inteligentes.
Setores de transporte
Através do machine learning e da aprendizagem da máquina, as empresas de logística e transporte conseguem definir rotas inteligentes e prever possíveis problemas que poderiam afetar o prazo de entrega.
Além disso, grandes marcas como Amazon já utilizam robôs nos seus centros de distribuição para transportar e organizar mercadorias de forma rápida e eficiente.
Case do Machine Learning
Neste tópico, vamos apresentar o case de utilização do machine learning pela Netflix para que você entenda, na prática, como essa tecnologia vem contribuindo para as empresas e seus clientes.
Atualmente, a Netflix é o maior provedor de streaming de filmes e séries, com mais de 220 milhões de assinantes em 190 países. Por sua vez, em meio ao verdadeiro mar de assinantes, a plataforma reconheceu que precisava encontrar uma forma de melhorar a experiência dos usuários.
A solução veio por meio de um algoritmo de recomendação baseado no machine learning. Dessa forma, sistemas inteligentes desenvolvidos pela Netflix passaram a monitorar os hábitos de consumo de cada usuário e, com base neles, recomendar filmes e séries relevantes para o seu perfil.
Desde então, o algoritmo da Netflix passou a utilizar os diferentes rótulos que um filme ou série pode receber (gênero, elenco, classificação, sucesso e aclamação, por exemplo) para fazer sugestões assertivas aos usuários.
É exatamente por isso que os filmes e séries sugeridos na sua conta podem ser diferentes daqueles que aparecem na conta de um amigo seu ou familiar.
Conclusão
E, você já conhecia o machine learning e sabia que ele já faz parte da sua vida, ou ainda acreditava que era algo restrito aos filmes futuristas e de ficção científica?
As máquinas estão evoluindo e aprendendo cada vez mais rápido, será que existe um limite ou novas descobertas e muitos feitos inéditos da inteligência artificial ainda estão por vir?
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