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Machine Learning

Computadores que aprendem e tomam decisões parecem coisa de filme futurista, mas é isso que o machine Learning já está fazendo. Entenda o que é e como essa tecnologia vem impactando produtos e mercados

Machine learning é um subsistema da Inteligência Artificial que significa a capacidade dos computadores aprenderem sozinhos, de forma automática e dinâmica sem intervenção humana, para dar um resposta de acordo com uma grande quantidade de dados disponíveis para análise.

A base do funcionamento é por meio de algoritmos e big data que contém sequências de informações e instruções que permitem que os computadores tomem uma decisão fazendo conexões entre dados inseridos e pelo registro de ações dos usuários, adaptando-se de forma independente sempre que exposto a novos dados. Ou seja: eles aprendem com cálculos anteriores para produzir decisões e resultados mais confiáveis e em grande escala.

Embora já faça muito tempo que a ciência da computação vem desenvolvendo algoritmos de machine learning, essa capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos a grandes dados é uma evolução recente. Houve um boom nos últimos anos, sobretudo pela melhoria na utilização da rede neural a partir de novas técnicas computacionais, como o Deep Learning, que promove o aprendizado profundo e estruturado incluindo fala, identificação de imagem e previsões.

Essa evolução provocou melhorias no poder computacional das CPUs e GPUs, ocasionando a redução dos custos associados, o que ajuda a viabilizar as aplicações de inteligência artificial. Também surgiram ferramentas que auxiliam no desenvolvimento de aplicativos voltados ao machine learning e novas frentes de serviços que impulsionam o uso da tecnologia com muita facilidade.

 

Categorias de Machine Learning

  • Algoritmos supervisionados: em que o ser humano precisa interagir em alguns momentos, controlando a saída e a entrada de dados e interferindo no treinamento da máquina, como, por exemplo, fazendo comentários sobre a precisão das previsões. A máquina aplicará o que foi aprendido no seu algoritmo para a próxima análise.
  • Algoritmos não supervisionados: são os que utilizam o deep learning (aprendizagem profunda) para processar tarefas complexas sem a intervenção humana.

 

Aplicações da tecnologia

São muitas as aplicações para essa essa tecnologia. Há uma infinidade de problemas que podem ser resolvidos pela inteligência artificial associada a machine learning. Umas das aplicações mais comuns hoje em dia é nas mídias sociais e no marketing digital, seja para fazer recomendações aos usuários, identificar padrões e sentimentos quanto a um produto lançado, busca de fraudes na internet ou especificar com mais precisão os atributos de um jogo ou aplicativo.

O machine learning tem capacidade de processar quantidades praticamente ilimitadas de dados de fontes diversas em tempo real, otimizando, por exemplo, constantemente a próxima oferta para o cliente de acordo com as informações que vão sendo coletadas. Assim sendo, o que o cliente enxerga agora é diferente do que ele verá uma hora mais tarde.

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