Machine Learning: entenda como as máquinas aprendem

Machine Learning é um conceito que muitas pessoas já ouviram falar, mas é importante saber como ele funciona, as vantagens, os tipos que existem e a forma de aprendizado das máquinas, porque isso é totalmente possível no avanço tecnológico atual.

O Machine Learning consegue influenciar diretamente em diversos momentos do dia a dia dos indivíduos e de uma empresa de prestação de serviços de limpeza para condomínios, por exemplo.

Seja para navegar no YouTube ou para pesquisar filmes e séries interessantes, esse tipo de tecnologia atua nesse sentido e pode ser aplicado de outras formas, inclusive para acionar um aplicativo para que o indivíduo encontre um melhor caminho no trânsito.

Uma máquina que é capaz de aprender algo, tem a capacidade de permear todas as interações com a tecnologia, e esse aprendizado tende a crescer a cada dia, porém, é um assunto complexo para entender.

O que é Machine Learning? 

Primeiramente, esse termo é traduzido como “aprendizado da máquina” e, por mais que soe estranho, elas podem ser treinadas para desempenhar um papel semelhante aos seres humanos, no sentido de desempenhar funções semelhantes e bem mais aprimoradas.

Machine Learning é um campo da ciência da computação, cujas respostas ao usuário podem ser automatizadas, por meio da Inteligência Artificial e big data, uma área que estuda como lidar, analisar e obter informações sobre demarcação de pisos. 

É uma forma de apresentar dados, orientando os computadores a terem um aprendizado próprio, aprimorando, dessa forma, o desempenho de atividades, diante de problemas específicos que possam surgir.  

Isto é, essas máquinas usam algoritmos complexos na tomada de decisões e para fazer a interpretação de dados coletados em um aparelho de outorga eletrônica, e executam as tarefas de forma automática, processando as informações sem a intervenção do homem.  

Dessa forma, as tarefas são aperfeiçoadas, a partir do momento em que as máquinas recebem novas informações, agindo como se fosse um aluno aplicado, que não se cansa de aprender cada vez mais. 

O Machine Learning é um campo vasto da Inteligência Artificial (IA), que tem movimentado muito dinheiro no mundo, com a perspectiva de, nos próximos anos, tornar este aspecto financeiro ainda maior.

Quando um comerciante, por exemplo, recebe a recomendação para comprar uma prateleira para loja de calçados, em tom acinzentado, o Machine Learning está atuando, porque isso foi realizado com base na preferência desse lojista.

Ele está por trás até quando os anúncios aparecem do nada, como se adivinhasse o pensamento da pessoa naquele momento, sugerindo exatamente o que ela pretendia adquirir.

O material que essas máquinas estudam são as informações recebidas e, quanto mais esses dados alimentam os sistemas, mais aparece perguntas e mais respostas são fornecidas para solucionar um problema com a limpeza de pastilhas de fachada.

É por esta razão que o Big Data, o armazenamento e o processamento de dados fazem com que o Machine Learning atinja o máximo de potencial de aprendizado, fazendo com que os algoritmos encontrem padrões de respostas às perguntas.

Como funciona o Machine Learning?

O funcionamento acontece através de algoritmos, que são sequências de ações precisas, com um passo a passo de aprendizado, para que uma tarefa seja solucionada de forma automática.

Cada um desses algoritmos aciona um comando diferente, para processar os dados de um forno para fundição de alumínio que a máquina recebe, por exemplo, e a combinação entre eles gera um aprendizado para essa máquina.

O Machine Learning é importante porque as máquinas, unidas aos computadores, são ferramentas que colaboram e ajudam a realizar atividades que antes davam mais trabalho e que permitiam uma grande porcentagem de erros humanos.

Estudos revelam que as pessoas que trabalham dentro de uma empresa de papelão ondulado com plástico bolha, confiam muito mais nas máquinas do que naquilo que os próprios colegas ou chefes fazem.

Alex Turing é considerado o pai do Machine Learning, que se destacou por descobrir a localização exata das tropas nazistas no chamado dia D, sendo ele responsável, também, por criar o conceito de algoritmo.

Com o tempo, a capacidade de aprendizado das máquinas é muito utilizada pelo Google e por diversas plataformas, como o YouTube, por exemplo, que sugere músicas de acordo com a preferência do usuário.

Tipos e métodos de Machine Learning 

Com o Machine Learning existe um algoritmo de aprendizado para resolver cada problema, para que a solução ideal seja encontrada. Abaixo, serão listados os diferentes tipos de Machine Learning:

• Aprendizado supervisionado; 
• Aprendizado não-supervisionado;
• Aprendizado semi supervisionado;
• Aprendizado por reforço.

No aprendizado supervisionado, o sistema recebe um compilado antecipado de dados que possuem a resposta correta. Os problemas e soluções já estão definidos e associados, e a única coisa que a máquina faz é mostrar o resultado certo.

No aprendizado não-supervisionado, é o contrário: não existe um resultado específico esperado, tampouco uma resposta correta, porque o cruzamento dos dados é imprevisível e vai depender das variáveis colocadas no sistema.

Por exemplo, em uma pesquisa para contratar um teatro sipat. É preciso agrupar informações como local, quantidade de pessoas, qual a empresa contratante, para encontrar padrões.

Quanto ao aprendizado semi supervisionado, há a combinação de dados (rotulados e não rotulados), definindo, então, uma pequena quantidade de respostas entre as incertezas, que ajudam no direcionamento da máquina para a descoberta de soluções.

O aprendizado por reforço não possui nenhum compilado antecipado de dados, assim como deixar um robô solto em um local desconhecido, no qual ele passa a fazer testes para reunir informações, a fim de se adaptar ao lugar.

Vantagens do Machine Learning 

Para os negócios empresariais o Machine Learning perfaz muito benefícios, justificando o investimento que muitas deles fazem nesse sentido, tais como:

• Tomada de decisões mais rápidas;
• Adaptabilidade;
• Empresa algorítmica;
• Insights mais profundos;
• Eficiência;
• Melhores resultados.

O Machine Learning tem sido muito importante na tomada de decisões internas mais rápidas por parte dos gestores, principalmente quando o assunto é passar à frente da concorrência. Ele tem sido fundamental nesse processo, mostrando os melhores caminhos. 

Dessa forma, por meio dos algoritmos que apontam resultados em tempo real, é possível adaptar o curso dos negócios frente ao mercado, que cresce sempre em ritmo acelerado.  

Com os inúmeros algoritmos trabalhando a favor da empresa, o caminho para o sucesso é certeiro, porque quanto maior for o nível de automação, melhor será a capacidade da empresa para desenvolver novos modelos de negócios, produtos e serviços.

O ser humano ainda não descobriu como processar bilhões de informações que passam pelo cérebro, mas as máquinas sabem realizar esse trabalho. Assim, com o auxílio delas, a capacidade de insights para o homem, é bem mais profunda.

Quando o Machine Learning está focado em eficiência, ele consegue revolucionar os processos de trabalho interno da empresa, eliminando praticamente todo erro humano, que prejudicam o andamento das tarefas.

E, para se ter uma ideia do quanto o Machine Learning é importante, de acordo com pesquisas, ele tende a aumentar a lucratividade das empresas cerca de 38% a mais, gerando melhores resultados, justificando o retorno sobre o investimento nessa área.

Aplicabilidades do Machine Learning 

O Machine Learning é amplamente utilizado em diversas áreas, como nas traduções do Google, no funcionamento do Facebook, na programação de carros autônomos e até no mercado de trabalho.

Abaixo, uma lista um pouco mais extensa, que define onde o aprendizado da máquina pode ser aplicado:

• Na caixa de spam do e-mail;
• No reconhecimento facial;
• Na produção de textos e conteúdos;
• Na produção de energia e controle de temperaturas;
• No reconhecimento de voz;
• Em cálculos matemáticos;
• No mercado financeiro;
• No reconhecimento de doenças e medicamentos;
• Na análise de obras de arte;
• No atendimento personalizado ao cliente;
• Em pesquisas de mercado;
• Na previsão do tempo.

A lista de aplicabilidade é imensa. Inclusive, mais uma delas, é na detecção de fraudes, bloqueando uma pessoa que tenta acessar uma conta em um sistema da empresa e, no setor financeiro, a máquina consegue identificar o perfil do cliente, sugerindo investimentos.

Considerações finais 

O Machine Learning nada mais é do que um sistema para “ensinar” os computadores a processarem informações mais complexas, de maneira independente, através da análise de dados e de algoritmos que foram programados antecipadamente.

Isso faz com que as máquinas aprendam por meio de dados experienciados e vistos anteriormente.

Com o Machine Learning é possível analisar currículos, identificar uma pessoa pela foto ou pela dactiloscopia, acessar o sistema de abertura de portas apenas pelo som da voz e ligar um carro de forma automática.

Para isso, o computador tem que estar sempre em constante aperfeiçoamento. Esse sistema de aprendizado da máquina cresce a cada dia dentro das empresas, facilitando as tarefas que, muitas vezes, não necessitam da interferência do ser humano. Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.