Machine Learning é mais um termo inserido no dia a dia das pessoas. Em português significa “aprendizado de máquina”.
Essa tecnologia emergente vem acompanhada de um grande potencial para o futuro da transformação digital.
Este termo surgiu em 1959 por meio do desbravador da inteligência artificial, Arthur Samuel, engenheiro do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts). Neste mesmo ano ele criou o termo Machine Learning, definindo o conceito como “um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem terem sido programados para tal”.
Esse termo começou a tomar forma realmente com a chegada da internet. Era tanta informação armazenada na web, que surgiu então a necessidade de organizar todo esse conteúdo de um jeito automatizado, e é aí que este conceito entra em ação, já que um dos seus pilares é exatamente a apreciação de dados com o objetivo de detectar padrões.
As chamadas redes neurais desenvolvidas por cientistas computacionais utilizam o Machine Learning para copiar o funcionamento do cérebro humano, levando a condução da inteligência artificial.
Enquanto Machine Learning trabalha aprendendo com dados novos comportamentos humanos, a inteligência artificial segue permitindo que máquinas e sistemas realizem tarefas de maneira inteligente e autônoma. Formam um belo casal não é verdade?
Essa dupla, Machine Learning e inteligência artificial trazem as novidades que mudarão radicalmente a nossa sociedade.
Aprendendo com o comportamento
A transformação motivada por estas tecnologias inovadoras até assustou um pouco no começo, mas agora, é muito comum receber sugestões de músicas no Spotify ou de filme no Netflix.
Essa é uma característica do emprego privado dessa tecnologia, diante de dicas a respeito do comportamento de compra de clientes e câmeras de vigilância pública com reconhecimento facial.
O Machine Learning permite que riscos sejam antecipados, de acordo com base nos resultados apanhados pelos programas. Isso ocorre em questões relacionadas ao Big Data, que é um enorme conjunto de dados armazenados onde a Aprendizagem de Máquinas têm sido a técnica-chave para solucionar demandas que vão desde uma simples previsão do tempo, até diagnósticos médicos.
Desta forma, o Machine Learning pode ser considerado como uma parte importante da Inteligência Artificial (olha o casal novamente), já que melhora a experiência adquirida pelo computador.
Características principais
Três tipos de aprendizado caracterizam o Machine Learning: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço.
Na Aprendizagem Supervisionada podemos dizer ao computador o que é cada entrada e ele “entende” quais propriedades daquelas entradas fazem elas serem o que são.
Conforme o resultado do algoritmo, é possível considerar que ele seja um algoritmo de classificação ou algoritmo de regressão.
Já na aprendizagem Não Supervisionada, a experiência ocorre com dados não rotulados, ou seja, não dizemos ao computador o que é aquela entrada. Esse modelo aprende a classificar imagens entre dois grupos distintos e identifica a qual grupo ela pertence sem essencialmente saber o que é aquele grupo.
Por fim, na Aprendizagem Por Reforço é possível mostrar ao computador qual ação deve ser prioridade, a partir de uma determinada situação e assim, ele aprende por meio de recompensas e punições aos possíveis resultados.
Transformação Digital
Há vários outros detalhes mais profundos não mencionados, mas já conseguimos explicar um pouco sobre esse termo (Machine Learning) que parece não conseguir viver sem sua parceira inteligência artificial e vice-e-versa.
Fato que essas tecnologias emergentes serão ponto chave para a transformação que tem trazido à tona o conceito de empresas inteligentes.
