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Saiba mais: O que é Machine Learning e como funciona?

O Machine Learning está por trás de grandes inovações da atualidade, dos carros que dirigem sozinhos ao reconhecimento facial. Tendo um objetivo de como usar essa tecnologia a favor dos negócios.


Machine Learning é a capacidade que as máquinas têm de “aprender” permitindo a tomada de decisões baseadas em dados. Isso significa que as máquinas também podem assimilar cada vez melhor. Quanto mais dados processados, maior a probabilidade das tarefas serem executadas com mais assertividade, de uma forma muito parecida à que um ser humano faria.


Dizendo de uma maneira ainda mais simples, trata-se de um conceito que envolve a aquisição de aprendizado pelas máquinas por conta própria. Abrange um tipo de Inteligência Artificial que possibilita que softwares e hardwares ganhem precisão na previsão de resultados sem que precisem ser explicitamente programados.


Como funciona o Machine Learning?

O foco é ter dados para analisar e aprender. Quanto mais dados forem processados pelo sistema, mais assertivas serão as respostas aos problemas existentes.


A área busca avaliar as construções de algoritmos para extrair padrões dentro de um grande volume de dados. A máquina entende o que precisa fazer para realizar tarefas complexas. Os algoritmos consistem em uma sequência de ações precisas que reconhece e aplica os padrões para garantir o aprendizado de máquina.


A programação desse sistema se diferencia de outros softwares quando são comparadas suas estruturas de algoritmos. Um software tradicional, um conjunto de regras é pré-estabelecido e as respostas do programa serão processadas de acordo com os dados previamente estabelecidos. No aprendizado de máquina, seus algoritmos são criados após o recebimento e a análise dos dados.


Abaixo citamos algumas das vantagens do Machine Learning


1. Auxílio na tomada de decisões:

O Machine Learning permite às companhias tomar decisões mais rapidamente e de forma mais definida, sendo fundamental em termos de competitividade. Os sistemas são capazes de analisar bilhões de dados rapidamente e indicar os caminhos mais inteligentes para os gestores tomarem suas decisões.


2. Aumento na eficiência:

Algoritmos que permitem o processamento de bilhões de dados por segundo. Não é preciso imaginar como isso pode ajudar a revolucionar processos e auxiliar empresas nas suas estratégias.


Com o Machine Learning, companhias de todos os setores podem automatizar tarefas de modo a reduzir custos e otimizar seus resultados, praticamente extinguindo o risco de erro humano.


3. Facilidade na mudança de ramos:

A capacidade de aprendizado do Machine Learning não depende apenas de dados passados e informações coletadas anteriormente.


Devido à rapidez de processamento, os sistemas mostram resultados em tempo real, permitindo a mudança de rumos e dando uma maior capacidade de adaptação das empresas ao mercado.


Quais são as principais aplicações do Machine Learning?

O Machine Learning é amplamente utilizado no mercado de trabalho. Como exemplos disso podemos citar as traduções do Google, as sugestões da Netflix, o funcionamento do Facebook, a programação de carros autônomos e até a caixa de spam do e-mail.


Abaixo iremos algumas aplicações para você entender melhor:


Motores de busca:

O Machine Learning indica aos motores de busca quais conteúdos devem ser recomendados. Isso é feito devido à modelagem de dados e aos algoritmos, que buscam definir uma pontuação para classificar a preferência do usuário.


Para realizar esse processo, há 3 tipos de algoritmos principais:


  • Filtragem colaborativa: embasa as recomendações em conteúdos que passaram por interação de usuários com perfil parecido.


  • Filtragem baseada em conteúdo: usa conteúdos anteriormente consumidos pelo usuário para fazer outras indicações.


  • Sistemas híbridos: combinam esses dois modelos anteriores.


Sistemas de recomendações:

Quando você faz uma compra na internet, por exemplo. Ao comprar ou pesquisar um produto, outros itens são indicados pelo sistema de recomendação. A mesma regra é utilizada pelos serviços de streaming, GPS.


A ideia é “adivinhar” coisas das quais você pode gostar. Por isso, são usados visualizações e compras anteriores, para auxiliar nessas recomendações.


Coleta e análise de dados:

Os dados que são gerados diariamente pelos usuários da internet são atualizados e utilizados para descobrir insights e identificar possíveis problemas.


Traduções de textos:

As ferramentas do tipo Google Tradutor utilizam o Machine Learning para garantir uma tradução de textos mais ágil e assertiva. Esse processo implica o uso de expressões, verbos, pronomes, gírias, gramática etc. Portanto, quanto mais técnicas de aprendizado de máquina forem usadas, maior tende a ser a probabilidade de acerto.


Conclusão

Investir na tecnologia traz diversos benefícios para as empresas. Através do aprendizado da máquina é possível analisar grandes quantidades de dados e aprender com eles criando um cenário com menos erros no futuro.


Há um tempo atrás, algumas tarefas eram desempenhadas apenas por humanos. Atualmente é possível aumentar a produtividade usando soluções tecnológicas que proporcionam mais agilidade e assertividade das tarefas.


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