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Machine Learning: O que é, Como Funciona e Por Que é Importante

Machine learning, ou aprendizado da máquina, é uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas ao usuário a partir de inteligência artificial e big data.


Você certamente já ouviu falar em machine learning.


Mas será que domina esse conceito tecnológico?


Então, é bom prestar atenção.


Afinal, o machine learning tem influência direta em muitos momentos do seu dia a dia.


Agora mesmo, em sua navegação até este artigo: essa jornada certamente passou pelo aprendizado de máquina e pela inteligência artificial.


Mais tarde, no Netflix ou no YouTube, esse mesmo tipo de tecnologia será aplicado para sugerir filmes e séries do seu interesse.


Amanhã, no caminho para o trabalho, o Waze também usará o machine learning para guiá-lo com maior rapidez e segurança no trânsito.


Percebe como o conceito permeia praticamente todas as suas interações com a tecnologia – e como sua importância tende a ser cada vez maior?


A má notícia é que esse subcampo da ciência da computação é um assunto complexo.


A boa notícia é que eu preparei um guia completo que vai destrinchar cada aspecto desse tema e apresentar, passo a passo, como encará-lo a partir de agora.


Preparado para dominar o machine learning?


Primeiro, é importante dar um passo atrás…



O que é machine learning? Conceito


Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma forma de análise de dados orienta os computadores a aprenderem por conta própria, para que aprimorem seu desempenho diante de problemas específicos.


Ou seja: ao invés de serem programadas apenas para ações específicas, as máquinas usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, executando tarefas automaticamente.


Esses programas conseguem aprender a partir do alto poder de processamento de dados, sem intervenção humana.


Assim, aperfeiçoam suas tarefas conforme recebem novas informações, como alunos aplicados e incansáveis.


O machine learning faz parte do extenso campo da Inteligência Artificial (IA), que promete movimentar US$ 59,8 bilhões no mundo todo até 2025, segundo o estudo da Tractica.


Inclusive, esse mercado gigantesco já está presente no seu dia a dia.


Você já recebeu recomendações de produtos com base nas suas preferências?


Tem visto anúncios que parecem adivinhar o que você estava pensando?


Tudo isso é machine learning, e muito mais.


 



Mais dados, mais perguntas, mais respostas


No machine learning, o material de estudo das máquinas são os dados.


Quanto mais dados alimentarem os sistemas, mais perguntas serão feitas, e mais respostas surgirão para solucionar problemas.


É por isso que o machine learning alcança seu pleno potencial com o Big Data, o armazenamento e processamento de volumes gigantescos de dados.


Logo, os algoritmos inteligentes conseguem fazer uma varredura completa nessa imensidão de dados para encontrar padrões e chegar a previsões inimagináveis.


Para você ter uma ideia, nós produzimos 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias.


Como consequência, 90% dos dados mundiais foram criados somente nos últimos dois anos (Domo).


Imagine aonde isso vai parar.


Como funciona o machine learning?


O machine learning funciona por meio dos algoritmos que mencionei acima.


Basicamente, um algoritmo é uma sequência de ações precisas, como um passo a passo que resolve uma tarefa automaticamente.


Cada algoritmo aciona um comando diferente para lidar com os dados que a máquina recebe, e a combinação entre eles gera o machine learning.


É assim que o Google Maps indica o caminho mais rápido com base na sua localização e eventos próximos e a Amazon recomenda produtos de acordo com seus hábitos.


Importância do machine learning


O aprendizado de máquinas é, sem dúvida, um dos mais bem-vindos avanços que a tecnologia digital nos trouxe.


Felizmente, cenários apocalípticos como o retratado na série de filmes “O Exterminador do Futuro” até agora não passam de produto da imaginação e engenhosidade dos grandes cineastas.


Na verdade, a vida real mostra exatamente o oposto: máquinas e computadores incríveis e colaborativos que ajudam a realizar tarefas antes trabalhosas demais ou com alta incidência de falha humana.


É por isso que o machine learning tende a ganhar cada vez mais relevância.


Inclusive, um estudo da Oracle confirma que as pessoas nas empresas confiam mais no que dizem as máquinas do que em seus próprios chefes e gestores.


E você, é também entusiasta a esse ponto?



A evolução do machine learning


Embora não receba esse título, pode-se dizer que o “pai” do conceito de aprendizado de máquinas foi Alex Turing, um dos mais brilhantes matemáticos de todos os tempos.


Entre seus muitos feitos notáveis, destaca-se a descoberta da localização precisa das tropas nazistas no Dia D.


Esse grande cientista ainda ficaria mais conhecido por ter sido o criador da inteligência artificial, a precursora do Machine Learning, na década de 1950.


A propósito, Turing também é de certa forma o responsável pela criação do próprio conceito de algoritmo, embutido na famosa “Máquina de Turing”.


O tempo passou e, em 2010, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) antecipou a evolução do setor ao publicar um artigo sobre o uso de algoritmos para tratar de dados gerados por cartões de crédito.


Depois disso, a capacidade de aprendizado das máquinas só cresceu, sendo hoje amplamente utilizada pelo Google e pelas já citadas plataformas Netflix e Youtube.



Tipos e métodos mais populares de machine learning


Para cada problema, há um algoritmo de aprendizado ideal para encontrar a solução.


Confira os diferentes tipos de machine learning.


Aprendizado supervisionado


No aprendizado supervisionado, o sistema recebe um conjunto prévio de dados que contém a resposta correta.


Ou seja: os problemas e soluções já estão definidos e associados, e tudo o que a máquina tem que fazer é mostrar o resultado certo a partir das variáveis.


Um exemplo básico é a busca de imagens do Google, na qual o algoritmo localiza a origem da imagem e outras semelhantes.


Aprendizado não-supervisionado


Como aprendizado não-supervisionado, ocorre o contrário: não há um resultado específico esperado ou resposta correta.


Isso quer dizer que o cruzamento dos dados é imprevisível e depende das variáveis inseridas no sistema.


Por exemplo, em uma pesquisa sobre hábitos de consumo, é preciso agrupar informações como registros de compras, frequência e perfil do cliente para encontrar padrões.


Nesse tipo de machine learning, cada movimento é uma descoberta – por isso, também é muito mais complexo.


Aprendizado semi-supervisionado


Já o aprendizado semi-supervisionado combina os dois tipos de dados que vimos acima: rotulados e não rotulados.


Assim, há uma pequena quantidade de respostas definidas entre as incertezas, que ajudam a direcionar as descobertas da máquina.


Aprendizado por reforço


Por fim, o aprendizado por reforço é diferente de todos os tipos anteriores, pois não possui nenhum conjunto prévio de dados.


É como se um robô fosse solto em um lugar desconhecido, onde passa a realizar testes para coletar impressões e se adaptar ao ambiente.


Gosto de usar como exemplo um programa financeiro que monta portfólios de ações.


Esse software é capaz de melhorar cada vez mais suas combinações de ativos conforme analisa o retorno positivo ou negativo do ambiente.


Ou seja: a máquina estuda o retorno financeiro e a evolução do mercado para determinar as melhores soluções, sem um conjunto de treinamento específico.



Como escolher o melhor algoritmo?


O melhor algoritmo depende exclusivamente do problema a ser solucionado, pois não há um padrão que funcione em todos os casos.


Lembre-se de que as máquinas não fazem o que você quer: elas fazem o que você manda.


Com isso, quero dizer que a inteligência artificial depende 100% da inteligência humana.


É você quem treina a máquina e decide qual tipo de algoritmo vai chegar aos resultados esperados.


Por isso, você precisa conhecer a fundo o problema e seus possíveis caminhos antes de ensinar a máquina a resolvê-lo.


Para que serve o machine learning?


As aplicações do machine learning vão desde as sugestões a usuários da internet até o desenvolvimento de carros autônomos e identificação de estrelas pela NASA.


Estes são alguns dos usos mais comuns:


Motores de busca online

Coleta e análise de dados

Detecção de spam

Organização e classificação de informações

Soluções em automação

Reconhecimento biométrico e de voz

Sistemas de recomendação

Sistemas de vigilância

Robôs e veículos autônomos.


6 benefícios do machine learning nos negócios


Os benefícios do machine learning nos negócios justificam o alto investimento das empresas.


Veja quais são as vantagens dessa tecnologia.


Decisões mais rápidas


Tomar a decisão certa antes da concorrência pode mudar o destino da empresa.

Por isso, o machine learning tem sido fundamental nesse processo, mostrando os caminhos mais inteligentes e providências imediatas aos gestores.

Afinal, a máquina consegue enxergar muito mais longe ao processar bilhões de dados.

Adaptabilidade


Os algoritmos mostram resultados aqui e agora, e não apenas em relação aos dados históricos.


Assim, os gestores conseguem ajustar o curso do negócio em tempo real, no ritmo acelerado das mudanças.


A empresa algorítmica


A “empresa algorítmica” é uma fábrica de inovação em alta velocidade.

Com inúmeros algoritmos trabalhando pelos objetivos do negócio e aprendendo mais a cada dia, o caminho do sucesso é garantido.

Quanto mais alto o nível de automação, melhor será a capacidade da empresa de inovar em modelos de negócio, produtos e serviços.

Insights mais profundos


Ainda não descobrimos como processar bilhões de informações de uma vez com o cérebro humano, mas temos as máquinas para fazer esse trabalho.

Assim, chegamos a insights muito mais profundos, que jamais seríamos capazes de identificar.

Eficiência


O machine learning focado em eficiência pode revolucionar os processos da empresa.


Basta pensar em algoritmos inteligentes fazendo previsões minuciosas e automatizando tarefas para reduzir custos e melhorar os resultados.


E claro, praticamente eliminando o erro humano do processo.


Melhores resultados


Por fim, o machine learning é a fórmula para identificar oportunidades e alavancar os resultados das empresas.


De acordo com a Accenture, a inteligência artificial vai aumentar a lucratividade em 38% e gerar mais de US$ 14 trilhões em lucro extra até 2035.


É isso que eu chamo de retorno sobre o investimento.


Existe alguma desvantagem no machine learning?


Já diz a sabedoria popular que a diferença entre o remédio e o veneno é a dosagem.


No caso do aprendizado de máquinas, esse raciocínio se aplica perfeitamente, já que, como qualquer solução, ele não é a resposta para todos os problemas.


O principal está em saber utilizá-lo bem para que se possa extrair apenas benefícios.


Portanto, a desvantagem em machine learning não está na tecnologia, mas na forma como as pessoas a usam.


Além disso, embora realmente as máquinas tenham capacidades superiores aos humanos em alguns aspectos, nada substitui o talento individual e a empatia.


Isso nenhuma máquina tem e jamais terá.


Qual a diferença entre mineração de dados e machine learning?


A mineração de dados e machine learning são tecnologias muito próximas, mas possuem diferenças significativas.


Enquanto o machine learning permite a construção de sistemas que aprendem com os dados, a mineração de dados extrai informações e organiza o conjunto de dados que será utilizado.


Em outras palavras, o primeiro é focado na análise e predição, e a segunda na descoberta de propriedades desconhecidas dos dados.


Qual a diferença entre deep learning e machine learning?


O deep learning está em uma camada mais profunda do machine learning, em que as redes neurais utilizadas são parecidas com as do cérebro humano.


Essas redes artificiais imitam a complexidade e funcionamento dos neurônios, e com isso chegam a soluções extraordinárias.


É por meio do deep learning que os carros autônomos se tornam, cada vez mais, autônomos, por exemplo.


Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?


Essa é fácil: o machine learning é um dos pilares desse campo tecnológico gigantesco chamado inteligência artificial.


Já a inteligência artificial pode ser definida como a extensão da inteligência humana por meio de máquinas capazes de simular nosso raciocínio.


O artigo polêmico de Alan Turing sobre máquinas que pensam foi apenas o começo da IA, que explodiu no mundo todo a partir de 2015.


Diferença entre machine learning e Big Data


Embora não seja um conceito assim tão recente, o aprendizado de máquinas frequentemente é confundido com o de Big Data.


Nesse caso, o que é preciso saber é que são ideias distintas, mas que têm uma relação entre si.


Machine learning, como já vimos, é a propriedade que as máquinas têm de aprender e de se tornar mais inteligentes com o tempo.


Já o Big Data é um conceito que remete ao gigante repositório de dados online gerados pelas pessoas conectadas no mundo todo, incluindo seu levantamento, organização, análise e acessibilidade.


Portanto, pode ser compreendido como uma das fontes de onde as máquinas inteligentes aprendem novas funções e extraem informação.


Ficou claro para você?


O que é Deep Learning e como é diferente de machine learning?


Outra confusão bastante comum é entre a definição de machine learning e deep learning.


Sobre machine learning, não vou me alongar muito, já que o conceito foi explicado.


Por isso, cabe apenas expor as diferenças para o termo deep learning que, na verdade, trata-se de uma forma ainda mais avançada de Inteligência Artificial (IA).


Sendo assim, uma máquina capaz de se aprimorar por deep learning apresenta habilidades superiores, já que adota um modelo de aprendizagem preditiva.


Isso significa que ela não depende mais de receber dados inseridos por um programador ou por meio da coleta passiva de informação.


Por deep learning, a máquina é capaz de entender sozinha o contexto e de se antecipar em busca de soluções.


Não é algo fantástico?



A importância da mineração de dados para machine learning


Sem a mineração de dados, estaríamos perdidos no infinito do Big Data.


Essa tecnologia nos permite separar ruídos caóticos e repetitivos para classificar e organizar os dados, transformando um conjunto desconexo em informações compreensíveis.


Para isso, a mineração utiliza técnicas como o clustering (agrupamento de dados), regras de associação e detecção de anomalias.


Exemplos práticos de machine learning


Existem muitos exemplos de casos em que a aplicação de machine learning fez toda a diferença nos negócios.


E o interessante é que não tem um nicho específico que se beneficie mais.


Praticamente toda atividade humana tem resultados incrivelmente positivos quando aplica com sucesso as máquinas inteligentes em suas estratégias e operações.


Conheça, então, algumas delas.


Recomendação de conteúdo


Uma das aplicações que considero mais incríveis do Machine Learning é como sistema para orientar motores de busca na recomendação de conteúdos.


Essa é uma aplicação de aprendizado de máquina que usa modelagem de dados e algoritmos complexos buscando o tempo todo estipular uma nota (rating) que qualifique a preferência de um usuário.


Para isso, existem basicamente três tipos de algoritmos principais: sistemas híbridos, filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa.


Esta última baseia as recomendações a partir de itens com os quais usuários com perfis parecidos tenham tido alguma interação.


Já a filtragem baseada em conteúdo toma como referência conteúdos anteriormente consumidos pelo próprio usuário para fazer novas indicações.


Finalmente, nos sistemas híbridos, ambos os tipos de filtragem são empregados para recomendar anúncios e conteúdos diversos.


Tradução de textos


Outra aplicação fantástica do aprendizado de máquinas é na tradução de textos.


Acredito que essa é uma das funcionalidades que mais evoluiu nos últimos anos, considerando a precisão de ferramentas como o Google Tradutor.


Afinal, uma tradução bem feita deve contextualizar as palavras, expressões, gramática, emprego de verbos, pronomes, entre outras funções sintáticas.


É uma tarefa bastante complexa que, com machine learning, torna-se possível mesmo no caso dos idiomas mais distantes.


Hoje podemos ter traduções instantâneas muito próximas do sentido real de um texto originalmente escrito em um idioma no qual não temos nenhum conhecimento.


Análise de crédito


A Serasa Experian, gigante do mercado de crédito, desenvolveu um poderoso mecanismo para antecipar o risco em operações financeiras com base em machine learning.


Chamado de Ascend Analytics On Demand, o software é capaz de apontar com grande precisão o perfil de um consumidor, indicando-o ou não para a compra a prazo ou para receber ofertas de crédito.


Automobilismo


O alcance do machine learning não conhece limites, podendo ser aplicado até nas competições automobilísticas.


Foi isso que fez a equipe Mercedes-AMG Petronas Motorsport, que passou a usar máquinas inteligentes para medir a performance dos seus carros.


Dessa forma, aumentou a durabilidade dos componentes, com ênfase nas trocas de marchas.


Resultado: os engenheiros conseguiram desenvolver modelos de câmbio que tornaram sua troca mais rápida em cerca de 50 milissegundos.


Pode não parecer muito, mas, em competições de altíssima performance, é um ganho importante.


Detecção de fraudes


Boa parte dos grandes bancos mundiais usam mecanismos desenvolvidos com base em machine learning para detectar fraudes em suas operações.


É o que acontece, por exemplo, em compras com cartão de crédito em que a operadora faz contato com o cliente para saber se é realmente ele quem está fazendo uma aquisição.


Quer saber mais? Leia o artigo completo em https://neilpatel.com/br/blog/machine-learning/


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