Ultimamente, o Machine Learning vem ganhando espaço devido ao seu impacto nos seres humanos e no avanço da inteligência artificial. Ele tem praticamente tudo, desde soluções de assistente virtual a carros autônomos e robôs que podem executar as mesmas tarefas que os humanos. Várias empresas de grande porte estão definindo o Machine Learning como "o futuro". Mas o que isso realmente significa?

O que é Machine Learning?

Enquanto a Inteligência Artificial (IA) pode ser definida de modo amplo, como a ciência capaz de mimetizar as habilidades humanas, o Machine Learning é uma vertente específica da IA que treina máquinas para aprender com dados.

Podemos dizer que o Machine Learning é uma sub-área central da Inteligência Artificial. Ela permite que os computadores entrem em um modo de autoaprendizagem sem serem programados explicitamente. Quando expostos a novos dados, esses programas de computador podem aprender, crescer, mudar e desenvolver sozinhos.

O Machine Learning permite que os computadores encontrem informações detalhadas sem precisarem procurar uma peça particular de informação; em vez disso, ele faz isso usando algoritmos que aprendem interativamente com os dados.

Embora o conceito tenha existido por muito tempo (um exemplo notável: a famosa Enigma Machine da Segunda Guerra Mundial de Alan Turing ), a capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos a grandes volumes de dados automaticamente - de forma iterativa e rápida - vem ganhando força nos últimos anos.

Uso do Machine Learning

As técnicas do Machine Learning costumam ser usadas para fazer previsões muito precisas sobre qualquer assunto (filtrar e-mails de acordo com seu conteúdo, analisar o que interessa aos clientes que entram em uma loja ou detectar possíveis falhas em um sistema). Em outras palavras, quando temos um canal através do qual recebemos uma grande quantidade de dados, podemos projetar um algoritmo que os analise automaticamente e resolva uma dúvida ou um problema. Uma das coisas mais importantes sobre o Machine Learning é que ele não é um sistema 100% automatizado, pois requer a tomada de decisões importantes para que o processo seja bem-sucedido.

Pense no Machine Learning dessa forma: como humano e como usuário de tecnologia, você conclui determinadas tarefas que exigem que você tome uma decisão ou classifique algo. Por exemplo, quando você abre sua caixa de e-mails, você decide marcar o e-mail "Ganhe um cruzeiro gratuito se clicar aqui" como spam. Como um computador saberia fazer a mesma coisa? O aprendizado de máquina é composto de algoritmos que ensinam os computadores a realizarem tarefas que os seres humanos fazem naturalmente, diariamente.

Alguns exemplos

Quer você perceba ou não, o Machine Learning é uma das tendências tecnológicas mais importantes - é subjacente a muitas coisas que usamos hoje, sem sequer pensar nelas. O reconhecimento de fala, as recomendações da Amazon e da Netflix, a detecção de fraudes e o comércio financeiro são apenas alguns exemplos do ML mais usados atualmente.

 

Métodos populares de Machine Learning

Como exatamente as máquinas aprendem? Dois métodos populares de ML são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. Estima-se que cerca de 70% do aprendizado de máquina seja aprendizado supervisionado, enquanto o não supervisionado varia de 10 a 20%. Outros métodos menos utilizados são semi-supervisionados e aprendizado por reforço.

Aprendizagem Supervisionada

Esse tipo de aprendizado é possível quando as entradas e as saídas são claramente identificadas e os algoritmos são treinados usando exemplos rotulados.

Aprendizagem não supervisionada

Ao contrário da aprendizagem supervisionada, o aprendizado não supervisionado é usado com conjuntos de dados sem dados históricos.

Aprendizagem Semi-Supervisionada

O aprendizado semi-supervisionado é um pouco de aprendizado supervisionado e não supervisionado e usa dados rotulados e não rotulados para treinamento. Em um cenário típico, o algoritmo usaria uma pequena quantidade de dados rotulados com uma grande quantidade de dados não rotulados.

Aprendizagem por Reforço

Semelhante a  análise de dados tradicional. O algoritmo descobre por tentativa e erro e decide qual ação resulta em maiores recompensas.

Por que o Machine Learning é importante?

Os dados são a força vital de todos os negócios. As decisões baseadas em dados fazem cada vez mais a diferença entre acompanhar a concorrência ou ficar ainda mais para trás. O Machine Learning pode ser a chave para desvendar o valor dos dados corporativos e do cliente e decretar decisões que mantêm a empresa à frente da concorrência.

Além disso, o ML tem várias aplicações muito práticas que geram resultados reais de negócios - como economia de tempo e dinheiro - que têm o potencial de impactar dramaticamente o futuro da sua organização.

Conclusão

O Machine Learning pode ser uma grande força nos nossos negócios se estivermos dispostos a permitir que as máquinas tenham maior participação e influência em nossas vidas, decisões e solução de problemas. Os dados e a tecnologia estão aí e cabe a nós moldá-los a nosso favor.