Você já ouviu falar em Machine Learning? Ele nada mais é do que um subsistema da inteligência artificial. Significa, especificamente, a capacidade de um computador aprender sozinho, de forma automática, dinâmica e sem qualquer intervenção humana. Serve para dar uma resposta de acordo com a quantidade de dados disponíveis para a análise.
Para entender outros pontos sobre o Machine Learning, prossiga com a leitura do nosso conteúdo de hoje.
Como funciona o Machine Learning?
A base do funcionamento do Machine Learning acontece por meio de algoritmos e big data. De modo geral, eles contêm sequências de informações e instruções que permitem que os computadores tomem uma decisão fazendo conexões entre dados inseridos, e também 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.
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 promovem o aprendizado profundo e estruturado, incluindo fala, identificação de imagem e previsões.
É válido ressaltar que 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, o que vale ser levado em consideração quando falamos do assunto.
Quais são as principais categorias do Machine Learning?
Existem algumas categorias do assunto, que são:
Algoritmos supervisionados
Eles acontecem quando 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
Estes, por sua vez, são os que utilizam o deep learning (aprendizagem profunda) para processar tarefas complexas sem a intervenção humana.
Aplicações na tecnologia
As aplicações relacionadas ao Machine Learning são diversas.
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.
Além do mais, o machine learning tem capacidade de processar quantidades praticamente ilimitadas de dados de fontes diversas em tempo real, otimizando, por exemplo, 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.
Esperamos que o conteúdo tenha te ajudado a entender mais sobre o que é o Machine Learning. Para saber mais, continue acompanhando os materiais no Blog da Coopersystem. Até o próximo conteúdo.
