Machine Learning: conheça a inteligência artificial que revolucionou a TI

Os filmes de ficção científica costumam apresentar a inteligência artificial como representação perfeita do “futuro”. Mas quando falamos de IA, nosso momento presente já faz parte desse universo. E um dos grandes responsáveis por tornar essa tecnologia re

Até pouco tempo atrás, ações cotidianas como dirigir, fazer compras, investir e até mesmo detectar sintomas de uma doenças eram praticadas apenas por seres humanos. Hoje, o Machine Learning é responsável por otimizar o trabalho em inúmeros setores da sociedade por meio de algoritmos inteligentes.

A parceria entre homem e máquina é mais realidade do que você imagina, e tem ganhado cada vez mais espaço no mercado de trabalho. Engana-se quem pensa que Machine Learning é utilizado apenas por empresas de tecnologia. 

A inteligência artificial é um recurso fundamental para qualquer setor, a fim de gerar experiências cada vez mais satisfatórias e personalizadas para o cliente final. Mas afinal, o que é e como funciona o Machine Learning? Acompanhe o texto a seguir e saiba tudo sobre a IA que revolucionou a tecnologia da informação.

 

O que é Machine Learning?

O conceito de aprendizado de máquina não é algo novo, afinal Alan Turing já fazia experimentos de inteligência artificial em meados da década de 1930. A cultura sempre retratou o Machine Learning como algo futurístico, e a realidade nos mostra, dia após dia, que já vivemos esse cenário.

Uma das vertentes mais completas da IA, o Machine Learning identifica padrões, organiza dados e gera insights aprimorados sobre comportamento. Porém, o que mais chama a atenção dessas métricas é o fato de as máquinas conseguirem prever ações antes mesmo de elas serem tomadas.

Você provavelmente já se surpreendeu, ao pesquisar determinado produto no Google, com dezenas de anúncios sobre eles em diferentes redes sociais, não é mesmo? Esse tipo de ação está cada vez mais aprimorada, e há quem acredite que até mesmo os nossos pensamentos já são previstos pelos algoritmos.

As análises em Machine Learning são geradas de maneira automatizada, mesmo com uma quantidade gigantesca de dados. Esse tipo de ferramenta contribui para análises estatísticas certeiras, a fim de facilitar o trabalho das empresas e gerar resultados mais precisos. No fim das contas, todo mundo ganha, afinal o cliente também é recompensado com ações personalizadas.

 

Quais as modalidades mais utilizadas de Machine Learning?

Mas afinal, como esses padrões de análise e previsão são utilizados na prática? Há pelo menos três métodos comuns adotados pelo Machine Learning. Os algoritmos podem trabalhar com diferentes abordagens, dependendo do objetivo final de utilização. Entenda como elas funcionam:

 

Aprendizagem supervisionada

Com esse mecanismo de ação, é possível se utilizar de um padrão de comportamento já existente para prever situações e traçar novas estratégias. Como o algoritmo recebe dados de situações que já aconteceram, ele consegue estabelecer como e quando acontecerão novamente.

Na área de cibersegurança, por exemplo, a ferramenta é utilizada para evitar fraudes nos sistemas e até mesmo ataques virtuais. O comportamento do hacker é monitorado para evitar novos casos. O mesmo pode ser feito de maneira positiva, utilizando dados de campanhas de sucesso para repetir ações e estudá-las.

 

Aprendizagem não supervisionada

Nesse caso, não há uma ação anterior para ser utilizada como base para comportamentos futuros. O mecanismo deve funcionar “do zero”, a fim de monitorar e descobrir o que pode estar acontecendo. 

No caso do marketing, é muito utilizado por agências de publicidade que desejam criar um padrão entre a busca dos clientes. Reúne-se os dados necessários para traçar um perfil de consumidor, e não de ação em si. A partir dela, pode-se então traçar estratégias específicas para cada fim. 

 

Aprendizagem de reforço

Por meio da regra “tentativa e erro”, o algoritmo traça diferentes possibilidades até chegar em um padrão mais adequado para a sua motivação. É uma forma de testar situações até encontrar a que melhor se adapta ao objetivo final. 

Essa função é bastante utilizada pela indústria de robótica e de aparelhos em geral, para garantir que a eficácia dos produtos encontre o melhor resultado. Para que seja eficiente, é necessário que o homem e a máquina trabalhem de maneira compartilhada, para que haja o funcionamento ideal.

 

Quais os principais benefícios de se utilizar Machine Learning nos negócios?

A essa altura do texto você já deve ter compreendido por que o Machine Learning é importante para diferentes setores do mercado, e não apenas para a TI. As funcionalidades são inúmeras, e beneficiam toda uma cadeia de produção e entrega. Tanto as empresas ganham, como os clientes. 

O Machine Learning é movido por alimentação, o que significa que quanto mais o algoritmo for abastecido por dados, mais inteligente será a geração de informações. Essa máquina de captação, armazenamento e geração de resultados cria um mecanismo cada vez mais preciso, que gera benefícios como:

  • Antecipação de bugs e previsão de correções;

  • Análises precisas sobre o comportamento dos usuários;

  • Medição do engajamento das empresas;

  • Prevenção de ataques, invasões e outros crimes digitais;

  • Otimização do trabalho e consequente aumento da produtividade;

  • Eficácia no processo de recrutamento de profissionais.

 

Como é a rotina do profissional de Machine Learning?

O profissional de Machine Learning é, antes de mais nada, um apaixonado por estatística, análise de dados e ferramentas tecnológicas que visam a otimização de processos. Essa área é amplamente estudada em cursos de Data Science, como uma ferramenta de auxílio para o trabalho dos cientistas de dados. 

A rotina dos analistas, cientistas, engenheiros e demais profissionais ligados ao campo da ciência de dados é amplamente atualizada com ferramentas de Machine Learning que ampliam o escopo de atuação. Criar um banco de dados sólido para que seja frequentemente abastecido é o primeiro passo para trabalhar com inteligência artificial.

O trabalho em conjunto entre máquina e humano se adapta conforme as demandas, e quanto mais o algoritmo for abastecido com dados, melhor ele performará. Por isso, é um trabalho que só tende a crescer, o que para os profissionais é uma excelente motivação para continuar buscando posições melhores na carreira.


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