O que é Machine Learning

Entenda o que é aprendizado de máquina.

A AI, mais conhecida no Brasil por Inteligência Artificial, há algum tempo já está presente no nosso dia a dia, mesmo sem a gente perceber.

Ela deixou de ser aquele “bicho-papão” popularizado pela ideia de robôs e se tornou nossa aliada por meio de aplicativos e outros gadgets diários.

Sabe a Netflix? Pois então, as sugestões de séries e filmes que ela mostra para você é o resultado da Inteligência Artificial atuando. O mesmo vale para os vídeos sugeridos pelo Youtube.

A AI também é atuante nas lojas virtuais. Ou seja, não é só de certificado SSL que se garante o atendimento de qualidade de um e-commerce. A presença da Inteligência Artificial por meio dos chatbots também auxilia nesse processo.

Além disso, quando se fala em Inteligência Artificial, também é possível falar de Machine Learning, que podemos traduzir perfeitamente como o “Aprendizado da Máquina”.

Inteligência Artificial e máquinas que aprendem

A ideia de que máquinas podem aprender a processar informações já não faz mais parte apenas dos fantásticos livros do Isaac Asimov. O Machine Learning pode ser útil para nós em vários aspectos.

Mas qual é a relação entre Inteligência Artificial e Machine Learning? Na verdade, a Machine Learning é uma das áreas da Inteligência Artificial.

Podemos afirmar que o Aprendizado da Máquina investiga métodos viáveis para que as máquinas tenham condições de realizar tarefas que seriam executadas por pessoas.

Mas calma, antes de gritar que “a raça humana será extinta”, é importante ter em mente que o mercado está em constante transformação.

Sendo assim, ao mesmo tempo em que profissões desaparecem, outras formas de trabalho surgem com novas oportunidades. Um exemplo é o Home Office, mas isso é outra história.

O fato é que o Machine Learning consiste em uma programação utilizada nos computadores, constituída por normas que possibilitam que os computadores tomem decisões baseadas em dados utilizados pelo usuário.

Conforme o tipo de programações efetuadas, o computador fica apto para tomar decisões capaz de sanar problemas ou, em alguns casos promover publicações na web, por exemplo.

Como as máquinas fazem para aprender

Algoritmos! É por meio dos algoritmos que as máquinas aprendem, pois eles são a linguagem que as máquinas entendem.

Os algoritmos consistem em sequências previamente definidas e constituídas por informações e instruções que serão mais tarde assimiladas pelo computador.

São essas sequências que tornam os computadores capazes de tomar uma decisão conforme a situação e diante das informações que inseriram em sua memória.

Em suma, podemos dizer que é o algoritmo o grande responsável por ensinar as máquinas a executarem tarefas. Eles carregam as informações acerca de como devem realizados determinados procedimentos e operações.

Hoje em dia, é possível contar com vários tipos de aplicações e de linguagens de programação para a utilização dos algoritmos. Elas atuam conforme a necessidade ou com o objetivo do algoritmo desenvolvido.

Como as máquinas que aprendem podem ajudar

O Aprendizado da Máquina pode ser utilizado para muitas ações cotidianas. Para se ter uma ideia, as redes sociais, a pesquisa na internet e o Marketing Digital se beneficiam muito do Machine Learning.

Quer exemplos na prática? Então lá vai: os algoritmos de Machine Learning são utilizados para fazer sugestões a um usuário da internet.

Eles também são usados em sites de e-commerce, games digitais, plataformas de armazenamento de vídeos e aplicativos de reprodução de música, como o Spotify. Em suma, o Machine Learning está ao seu redor no cotidiano da internet.

No caso das sugestões na web, o algoritmo utiliza os dados das suas sequências e os dados de histórico de navegação na internet para fornecer novas sugestões a esse usuário.

As preferências do usuário durante a navegação e o compartilhamento de dados servem para sugerir programas ou serviços semelhantes.

Além disso, é importante saber que existem dois tipos de Aprendizado da Máquina. Veja!

Aprendizagem Supervisionada

Nesse tipo de aprendizagem há um conjunto prévio de dados que são inseridos na máquina. Outro detalhe é que, na aprendizagem supervisionada, as sugestões que serão fornecidas ao usuário devem ser semelhantes com os dados registrados.

Entretanto, é possível dizer que as informações utilizadas possuem o intuito de prever um resultado aguardado pelo usuário ou para realizar a classificação de elementos utilizados.

Um exemplo disso pode ser uma fotografia colocada no navegador de internet, que realiza uma busca com o objetivo de encontrar a informação sobre a origem da imagem ou outras semelhantes.

Aprendizagem não supervisionada

Nesse tipo não há um resultado específico esperado, ou seja, não é possível prever os resultados do cruzamento das informações. Sendo assim, os dados são agrupados e os resultados se alteram conforme as variáveis.

Um exemplo desse tipo de aprendizagem pode ser um motor de busca em uma biblioteca. Nesse caso, a alteração dos resultados depende do tipo de busca realizada e das variáveis utilizadas, como título do livro, autor ou data de publicação.

Conclusão

A Inteligência Artificial auxilia as nossas tarefas diárias de várias maneiras, desde encontrar a série preferida na Netflix a receber um bom atendimento no banco.

Cada vez mais esse tipo de tecnologia estará presente em nosso cotidiano e executando várias tarefas que já fazemos na vida pessoal e profissional.

Portanto, nesse contexto de máquinas pensantes, o Machine Learning aparece para tornar as nossas ações mais práticas e rápidas.