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Machine Learning: A Tecnologia por trás das IAs

 

Machine Learning é uma área da ciência da computação que possibilita que as máquinas acessem dados e os interpretem, automatizando respostas a partir do Big Data e da Inteligência Artificial (IA).

Subconjunto da Inteligência Artificial, a tradução de Machine Learning para o português é “aprendizado de máquina” ou “aprendizagem automática”.

Esse conceito pode ser definido como a capacidade de sistemas de analisar grandes volumes de dados por si próprios, aprimorando suas performances diante de questões específicas sem demandar qualquer tipo de intervenção humana.

Explicando de outro modo, significa que, por meio da Inteligência Artificial do Machine Learning, as máquinas são capazes de identificar padrões de dados, mesmo os mais complexos, entender a conexão entre eles e, a partir dessa percepção, aprender e efetuar tarefas de forma automática.

O potencial dessa tecnologia é praticamente imensurável, visto que os algoritmos de Machine Learning se alimentam de dados e conseguem detectar padrões, interpretá-los e, assim, não só solucionam problemas, como oferecem respostas e realizam previsões profundas e inimagináveis.

Qual o objetivo do Machine Learning?

O principal objetivo do Machine Learning é ensinar máquinas a decodificar informações, transformá-las em experiência e usá-las como base para a execução de diversas tarefas automaticamente.

Por meio dessa tecnologia, os computadores estão em constante aprendizado, o que contribui para melhorar suas performances, funcionalidades e resultados entregues aos usuários.

Justamente por conta dessa característica, esse recurso ganhou tanta importância na era da Inteligência Artificial e vem sendo cada vez mais utilizado por diferentes setores e funcionalidades, as quais falaremos em detalhes mais adiante.

Como trabalham os algoritmos de Machine Learning?

Os algoritmos de Machine Learning trabalham identificando dados, interpretando-os, aprendendo com eles, oferecendo respostas, criando regras e perguntas conectadas e efetuando previsões certeiras. Tudo isso de forma autônoma.

Sobre esse funcionamento, vale destacarmos que no método clássico e mais tradicional, a estrutura de programação cria novas regras e estabelece etapas para oferecer uma resposta após a análise de dados. Esse processo requer, na maioria das vezes, a intervenção de programadores e especialistas.

Já os algoritmos de Machine Learning trabalham autonomamente, ou seja, atuam de maneira independente.

Quais são os tipos de Machine Learning?

Outra boa maneira de entender o que é Machine Learning é conhecendo seus tipos. Basicamente, essa tecnologia se divide em três grandes categorias, que são:

  • aprendizagem supervisionada;
  • aprendizagem não supervisionada;
  • aprendizagem por reforço.

Aprendizagem supervisionada 

A aprendizagem supervisionada é uma forma de aplicação de Machine Learning baseada no conhecimento prévio. Por meio dela, o sistema recebe informações já conhecidas e que já trazem a resposta correta.

Ou seja, nesse modelo, tanto as perguntas quanto as respostas já estão conectadas e, desse modo, a função do sistema é mostrar as soluções de acordo com essas variáveis.

Um exemplo de aprendizagem supervisionada é o detector de spam, visto que ele aprende com o histórico do e-mail, consegue identificar padrões e, logo, adquire a capacidade de filtrar as mensagens como spam ou não.

Aprendizagem não supervisionada 

Nesse formato não existe conhecimento prévio. Sendo assim, o sistema se depara com uma imensidão de dados e faz o cruzamento entre eles com o objetivo de encontrar padrões. Esse processo é imprevisível e depende de uma série de variáveis introduzidas no sistema.

Um exemplo desse tipo de Machine Learning é quando uma empresa quer criar campanhas de fidelidade para seus clientes. Para tanto, o sistema precisa analisar o comportamento de seus consumidores, estudar seus hábitos e agrupar todas as informações relacionadas e detectar padrões.

Aprendizagem por reforço 

Esse tipo de Inteligência Artificial de Machine Learning ensina o computador a aprender com sua própria experiência e engloba recompensas e punições.

Para isso, diversos testes, tentativas e erros acontecem. Logo, o sistema aprende o que deve priorizar e entende o que precisa descartar para, assim, tomar a decisão correta.

Os carros autônomos são bons exemplos desse tipo aprendizado de máquina, uma vez que eles conseguem assimilar as melhores rotas, analisar cenários e evitar acidentes.

O que é Deep Learning? 

No contexto sobre o que é Machine Learning, é bem importante que você conheça também o que é Deep Learning, visto que são recursos que se relacionam e convergem.

De forma mais simplista, o Deep Learning é uma tecnologia que “treina” o computador e possibilita que ele aprenda de modo autônomo a reconhecer e a identificar padrões em várias camadas da estrutura do processamento.

Como resultado, a máquina consegue oferecer respostas e executar várias tarefas ao mesmo tempo.

O Deep Learning tem como base de seu conceito as redes neurais, que são um tipo de tecnologia que tenta simular o funcionamento e o comportamento do cérebro humano.

Assim, o BigData do Deep Learning permite que o sistema compreenda um alto volume de informações e ofereça respostas e resultados imediatos com esses dados.

Qual a diferença entre Deep Learning vs Machine Learning?

A principal diferença entre Deep Learning vs Machine Learning é que o primeiro consiste em um aprendizado de máquina mais profundo do que o segundo.

Partindo desse princípio, é importante você entender que Deep Learning é uma ramificação evolutiva do Machine Learning, por assim dizer.

Isso acontece porque o Machine Learning é linear, facilita a capacidade de uma máquina de aprender e também oferece a ela a habilidade de se desenvolver e evoluir à medida que conhece e se expõe a dados complexos (Big Data).

Deep Learning, por sua vez, oferece uma capacidade de análise e compreensão muito mais profunda e complexa.

O motivo é que essa tecnologia aprimora a capacidade que uma máquina já tem de reconhecer, classificar, detectar, descrever e realizar diversas tarefas baseadas no que aprendeu anteriormente.

Quando e onde é usado o Machine Learning?

O Machine Learning pode ser usado em diversos contextos, situações e momentos. Separamos três exemplos do dia a dia para você entender melhor:

  • em sistemas de recomendação: streamings como a Netflix e o Amazon utilizam o Machine Learning para analisar e identificar padrões de seus clientes. Assim, conseguem indicar filmes e séries de acordo com suas preferências;
  • para detectar fraudes: bancos e operadoras de cartões de crédito utilizam o learn machine para detectar e combater fraudes. Com isso, o sistema consegue identificar comportamentos suspeitos e bloquear ações indesejadas;
  • para tratar doenças: bastante eficiente na prevenção e tratamento de doenças, o Machine Learning é usado no processo de diagnóstico de imagens. Para isso, o sistema compara imagens e analisa mudanças que indiquem possíveis transtornos.

Mas é importante você ter em mente que o uso dessa tecnologia não se limita a essas aplicações. Considerando diferentes setores econômicos, é possível implementar Machine Learning para:

  • realizar pesquisas de mercado;
  • criar soluções de reconhecimento facial, de voz e outros identificadores;
  • identificar melhores rotas de transporte rodoviário, aéreo e outros;
  • fazer cálculos matemáticos automaticamente no mercado financeiro;
  • aprimorar a atuação das marcas e o atendimento nas redes sociais;
  • personalizar o atendimento ao cliente.

Como o Machine Learning é utilizado em chatbot?

Dentro do conceito sobre o que é Machine Learning, é bem importante conhecer sua aplicação no atendimento ao cliente, visto que, nesse setor, essa tecnologia é empregada com bastante sucesso, como acabamos de comentar.

Nessa área, uma das aplicações que destacamos são em soluções como o chatbot, que ajudam essa ferramenta a interagir melhor com os usuários por meio do aprendizado contínuo.

Com essa evolução de aprendizagem, o chatbot não só entende melhor o perfil dos clientes, como também faz perguntas mais alinhadas a ele e ao seu momento, além de oferecer soluções para suas demandas com agilidade e eficiência.

Logo, o chatbot eleva a experiência do cliente, assim como também facilita o trabalho dos agentes, uma vez que pode solucionar uma boa parte das demandas, fazendo com que os atendentes fiquem menos sobrecarregados e tenham tempo para focarem em outras tarefas.

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