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Machine learning: o que é e por que é tão importante?

O machine learning é um importante conceito da área de tecnologia que pode ser traduzido como aprendizagem de máquina. Trata-se de uma das bases para o desenvolvimento da Inteligência Artificial e por isso vem ganhando cada vez mais destaque na mídia. No artigo a seguir iremos esclarecer o que é e porque essa tecnologia é tão importante.

Machine Learning X Inteligência Artificial: quais são as diferenças?

Algumas pessoas confundem os conceitos de machine learning e inteligência artificial. O último é mais abrangente e inclui o primeiro como uma de suas ferramentas. A inteligência artificial pode ser definida como mecanismos computacionais baseados no comportamento humano que objetivam solucionar problemas. Basicamente, se trata de uma tecnologia que faz com que o computador pense tal qual uma pessoa para realizar tarefas.

Ressaltamos que essa definição é simplificada, haja vista que nem todo sistema inteligente precisa usar o raciocínio humano como base. Porém, existe uma lógica nessa definição se considerarmos que o ser humano é capaz de analisar dados encontrando padrões ou tendências. A partir dessas análises, o homem consegue tirar conclusões para tomar decisões. A inteligência artificial segue esse princípio.

Quanto mais uma pessoa realiza uma determinada tarefa, mais habilidosa fica nela. Isso acontece porque o ser humano tem a capacidade de aprender. Repetir a execução de uma determinada tarefa faz com que o indivíduo compreenda a melhor forma de realizá-la. Os sistemas de inteligência artificial têm algo semelhante. Os dados que estão publicamente disponíveis ou registrados em suas plataformas servem para treinar os algoritmos da inteligência artificial.

Esse treinamento é feito de diversas formas, pois existem vários algoritmos para essa finalidade. Depende da aplicação e de quem está por trás do sistema. É a partir desse ponto que a inteligência artificial encontra o machine learning.

O que é machine learning?

O conceito de machine learning pode ser explicado de várias formas. Uma das explicações possíveis é que se trata de um sistema que possibilita a modificação do comportamento autonomamente, tomando por base a experiência, ou seja, um tipo de treinamento. Nesse caso, a interferência do ser humano é mínima.

Essa mudança de comportamento se caracteriza pela criação de regras lógicas que têm como objetivo melhorar o desempenho de uma tarefa ou ainda ajudar na tomada de decisão mais apropriada para o conceito, dependendo da aplicação que tiver. As regras são geradas a partir do reconhecimento da existência de padrões de dados previamente analisados.

Para que fique mais claro, imagine que uma pessoa digitou em um site de busca a palavra “bravo”. É necessário que o serviço verifique alguns parâmetros para que possa decidir se exibirá resultados relacionados a coragem ou fúria, dois significados que são possíveis para essa palavra.

Dentre os parâmetros que podemos considerar está o histórico de pesquisa desse usuário. Se ele tiver pesquisado pouco antes por “coragem”, é provável que seja nesse sentido que ele quer os resultados. Um exemplo relativamente simples, mas que evidencia aspectos relevantes.

Identificação de padrões

A partir do exemplo que citamos acima, é possível entender que os sistemas analisam uma quantidade considerável de dados. Como os buscadores recebem milhões de acessos, contam com uma boa base de dados. Esses acessos funcionam como o treinamento do sistema.

Além disso, fica evidente que a entrada de dados favorece que novos padrões sejam identificados. Vamos imaginar que a palavra “bravo” se tornou uma gíria de um movimento cultural. O machine learning ajudará o mecanismo de pesquisa a identificar esses padrões do novo significado. Passado algum tempo, esse resultado passará a ser considerado quando novas pesquisas forem feitas.

Abordagens de machine learning

Em linhas gerais, existem várias abordagens de machine learning, sendo uma das mais conhecidas a deep learning ou aprendizagem profunda. Nessa abordagem, quantidades significativas de dados são tratadas tomando por base diversas camadas de redes neurais artificiais.

Essas redes foram criadas tomando por base a estrutura dos neurônios do cérebro. A função dessas redes é solucionar problemas complexos, como reconhecer objetos em imagens, por exemplo.

Machine learning: conheça sua importância através do seu uso

A importância do conceito de machine learning diz respeito ao crescimento do seu uso em diferentes aplicações. Muitos recursos tecnológicos atuais somente são possíveis devido à inteligência artificial e ao machine learning. A seguir citaremos alguns exemplos.

Banco de dados autônomo

Os bancos de dados autônomos, que funcionam com o auxílio do machine learning, permitem automatizar diversas atividades que antes eram realizadas por um administrador (DBA). Esse profissional pode realizar outras tarefas e ainda é reduzido o risco de indisponibilidade devido a falha humana.

Combate a fraudes em sistemas de pagamento

O machine learning tem contribuído para que os sistemas de combate a fraudes barrem grande parte das tentativas mal intencionadas com cartões de créditos e outros meios de pagamento.

Tradução de textos

Os tradutores automáticos estão se tornando mais eficientes devido ao machine learning. Isso porque traduzir um texto demanda o conhecimento de contextos, expressões regionais, entre outros aspectos. Esses parâmetros podem ser aprendidos de forma a complementar a tradução.

Recomendação de conteúdos

Sabe quando a plataforma de streaming te indica uma série incrível? Isso é possível devido ao machine learning, que ajuda na análise do histórico de conteúdo, oferecendo recomendações relevantes de acordo com o seu gosto.

Agora você sabe o que é e qual é a importância do machine learning!