A utilização de dados e algoritmos têm tornado os sistemas mais inteligentes. Atualmente, a forma com que os computadores desenvolvem o reconhecimento de padrões e a capacidade contínua de aprender através da base de informações está inserida, de forma quase que silenciosa, em nossa rotina.
Esse conceito é o que podemos chamar de machine learning, ou aprendizado de máquina, em livre tradução. Ele é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA) e da ciência da computação.
E neste artigo, falamos mais sobre a sua definição, importância e principais formas de utilização. Acompanhe com atenção todos os tópicos abaixo!
O que é Machine Learning?
O machine learning pode ser definido como um ramo da inteligência artificial que tem como foco o uso de dados e algoritmos para espelhar o modo como os humanos aprendem, melhorando sua performance de forma gradual.
O aprendizado de máquina é um componente fundamental da área da ciência de dados. Por meio de métodos estatísticos, os algoritmos são definidos para atuar em classificações ou previsões, trazendo insights relevantes em projetos de mineração de informações.
Vale ressaltar que aqui a interferência humana é mínima. A modificação comportamental do sistema consiste em estabelecer regras lógicas que visam melhorar o desempenho ou tomar uma decisão mais apropriada. Contudo, tudo isso é baseado em padrões de dados analisados.
Machine Learning x Inteligência Artificial
Como já dito, a Inteligência Artificial é um conceito mais amplo que inclui o Machine Learning como parte de um dos seus recursos.
A Inteligência Artificial possibilita que as máquinas aprendam, percebam e tomem decisões sobre quais direções devem seguir. Isso é feito de modo racional, dentro de determinadas situações que são apresentadas para elas.
Atualmente, os computadores têm a capacidade de absorver, analisar e organizar os dados para entender e identificar diferentes objetos, pessoas, padrões e reações.
Já o que chamamos de aprendizado de máquina é definido como um método de avaliação de dados responsável por automatizar o desenvolvimento de padrões analíticos.
Dentro das principais plataformas de Machine Learning é possível gerenciar uma maior capacidade computacional, assim como os dados, algoritmos, APIs, entre outras soluções. Tudo isso com a finalidade de projetar, treinar e aplicar modelos em máquinas.
Qual a importância?
O Machine Learning é imprescindível para que as máquinas tenham a capacidade de aprender a processar os dados complexos e numerosos produzidos, e dar utilidade a cada um deles.
E assim, são gerados resultados mais assertivos, seguros e ágeis, mesmo em maiores escalas.
Entre as principais vantagens para as empresas, estão:
- Aprendizado e melhoria contínua: há o aprimoramento a partir da repetição ou do histórico de tentativas;
- Processamento de dados ilimitados: o machine learning torna possível ler conteúdos de tamanhos e formatos distintos;
- Eficiência operacional: a automatização possibilita aumentar o nível de precisão;
- Agilidade e adaptabilidade: leitura de dados mais rápida e capaz de ser adaptada a diferentes situações.
Onde o Machine Learning pode ser utilizado?
O aprendizado de máquina possui diversas aplicabilidades. Entre as principais está o combate a fraudes em sistemas de pagamento, como nas operações com cartões de crédito.
Além disso, também notamos o seu uso na recomendação de conteúdos para usuários em plataformas de streaming, no gerenciamento da busca de dados e na tradução de textos.