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?
Antes, é importante dar um passo atrás…
O começo de tudo
Nossa história começa na década de 1950, quando o pai da computação, Alan Turing, fez a célebre pergunta: “As máquinas podem pensar?”.
Nessa época, ele desenvolveu o famoso Teste de Turing, que testava a capacidade das máquinas de raciocinarem como seres humanos.
Alguns anos depois, em 1952, o engenheiro do MIT e pioneiro em inteligência artificial Arthur Samuel criou o primeiro programa capaz de aprender.
Tratava-se de um jogo de damas que ia melhorando seu desempenho a cada partida, estudando movimentos e propondo novas estratégias.
Esse passo foi fundamental para que, em 1959, Samuel usasse pela primeira vez o termo machine learning.
Nesse momento, a pergunta de Turing foi respondida: sim, as máquinas podem reproduzir o raciocínio humano.
Desde então, os computadores ficaram cada vez mais inteligentes, e a internet multiplicou essa capacidade.
O que é machine learning?
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.
Tipos 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.
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.
A importância da mineração de dados
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.
Quem está usando?
As principais indústrias, universidades, organizações e instituições investem na mineração de dados para potencializar suas estratégias.
Aqui vão alguns exemplos dessa realidade.
Serviços financeiros
Os bancos e instituições financeiras estão usando a mineração de dados para entender a fundo sua base de clientes e bilhões de transações.
As principais vantagens são a previsão de riscos de mercado, detecção rápida de fraudes e gestão efetiva de compliance.
Governo
Para os governos, a mineração é fundamental para qualificar dados de milhões de cidadãos e tomar decisões mais assertivas.
No Brasil, a Receita Federal ganhou o prêmio As 100+ Inovadoras no Uso de TI da IT Mídia, graças ao uso da mineração de dados para aprimorar o sistema de arrecadação.
Operadoras de saúde
Já o setor da saúde se destaca pela previsão de US$ 6,6 bilhões em investimentos na inteligência artificial até 2021, segundo a Accenture.
As principais aplicações da mineração de dados na área são a triagem de risco de saúde, avaliação de dados médicos e monitoramento da saúde pública.
Marketing e vendas
A área de marketing e vendas é uma das mais impactadas pela mineração de dados, dando origem ao conceito de marketing mining.
Nesse caso, a tecnologia é aplicada para conhecer melhor o consumidor, identificar a percepção da marca e criar campanhas de sucesso.
Inclusive, é possível que 85% das relações entre consumidores e empresas não incluam a interação humana até 2020, conforme a Gartner.
Petróleo & gás
Na indústria de petróleo e gás, os dados são utilizados para os mais variados propósitos, desde previsão de riscos até garantia de compliance.
Alguns objetivos são aumentar a eficiência dos processos, obter recomendações sobre os poços que precisam de mais atenção e automatizar ordens de trabalho.
Transportes
No setor de transportes, a promessa da mineração de dados está no setor de logística.
Isso porque a enorme quantidade de informações geradas nessas operações ainda é pouco explorada.
Com as tecnologias certas, é possível aumentar a eficiência operacional, prever demandas sazonais e melhorar as redes de distribuição.
Além do machine learning
Estamos testemunhando um avanço surpreendente das plataformas, ferramentas e aplicações baseadas em machine learning.
Como vimos, os conceitos de machine learning, deep learning, inteligência artificial, mineração de dados e Big Data são complementares e retratam o panorama da inteligência analítica.
Para entender o que vem por aí, precisamos ficar de olho nas tendências que integram essas tecnologias e moldam a próxima etapa da era digital.
E não é fácil manter o radar aberto a todas as mudanças que estão acontecendo.
4 Aplicações de uso do machine learning
Se ainda restam dúvidas sobre o uso do machine learning, o que não faltam são exemplos.
Separei mais alguns para você.
Banco de dados autônomo
O banco de dados autônomo é capaz de listar várias tarefas de forma totalmente automatizada, graças ao machine learning.
Essa inovação descarta a indisponibilidade por falha humana e ainda libera tempo do administrador para tarefas mais importantes.
Combate a fraudes em sistemas de pagamento
As tentativas de fraude com cartões de crédito e meios de pagamento são um problema sério para as empresas.
Felizmente, o machine learning ensina as máquinas a identificar e combater esses golpes a tempo de evitar prejuízos.
Tradução de textos
Os tradutores automáticos estão ficando cada vez mais precisos com o machine learning, a ponto de reconhecer contextos e expressões.
O profissional de tradução ainda é indispensável, mas seu trabalho certamente ficou mais fácil.
Recomendação de conteúdo
Essa você conhece muito bem: são as recomendações de músicas, vídeos e publicações das suas plataformas preferidas.
Com o machine learning, os algoritmos ajudam você a descobrir um mundo de conteúdos com base no seu histórico e preferências.
O que é preciso para criar bons sistemas de machine learning?
Resumidamente, um bom sistema de machine learning tem cinco características:
- Algoritmos
- Processos automatizados e iterativos
- Escalabilidade
- Capacidade de preparação de dados
- Modelagem conjunta.
Mas você não pode se esquecer de um detalhe muito importante: não adianta construir algoritmos poderosos se os dados não tiverem a qualidade necessária.
A máxima dos dados continua valendo: garbage in, garbage out (lixo entra, lixo sai).
Essa expressão foi criada pelo técnico da IBM George Fuechsel, para nos lembrar de que os computadores não questionam a qualidade dos dados.
Ou seja: se você alimentar um algoritmo com dados imprecisos, terá resultados inúteis.
O futuro do machine learning
Nem as próprias máquinas podem prever até onde o machine learning nos levará, mas tenho alguns palpites.
Com a Internet das Coisas, é natural que a inteligência artificial entre no pacote, permitindo que relógios, televisores e geladeiras aprendam sobre nossos hábitos.
Outra tendência promissora é o Processamento de Linguagem Natural, que tornará realidade a ideia de conversar com uma máquina sem a preocupação com códigos.
Os hardwares também vão evoluir no mesmo ritmo para aumentar o poder de processamento, como já mostram os recentes chips de inteligência artificial.
Aliás, vem aí o chip da Intel em parceria com o Facebook, noticiado em janeiro pelo G1.
E se os algoritmos andam exibindo anúncios duvidosos, não se preocupe: a precisão das recomendações vai melhorar muito nos próximos anos.
Perguntas Frequentes Sobre Machine Learning
O que é machine learning?
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.
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.
Quais os principais tipos de machine learning?
Confira os diferentes tipos de machine learning:
-Aprendizado supervisionado;
-Aprendizado não-supervisionado;
-Aprendizado semi-supervisionado;
-Aprendizado por reforço.
Para que serve o machine learning?
Estes são alguns dos usos mais comuns para o machine learning:
-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.
Conclusão
Computadores que aprendem por conta própria soavam como ficção científica algumas décadas atrás.
Mas aqui estamos nós, conversando com assistentes virtuais em celulares e nos acostumando à ideia de carros que dirigem sozinhos.
Cada vez mais, a inteligência artificial soa menos artificial, não é mesmo?
O smartphone se transforma em uma extensão da nossa capacidade de processamento de dados, a um segundo de distância do nosso input.
Esse dispositivo nos conecta ao carro, ao apartamento, ao dinheiro e ao último lançamento da nossa série favorita.
Como entusiasta da tecnologia, não vejo a hora de aproveitar ainda mais oportunidades que as máquinas inteligentes nos reservam.
E você?
Já está com seu radar de tendências atualizado para captar todas as novidades trazidas pelo machine learning?
Deixe aqui um comentário com suas ideias e seus insights sobre o assunto.
Comentários (0)