Os avanços constantes da tecnologia permitem que novos campos de estudo surjam frequentemente, sendo possível, não só criar novas soluções para o dia a dia, como também aprimorar os elementos já existentes. E um desses tópicos é o machine learning (ou aprendizado de máquina).
Mas você sabe qual é o significado desse termo? Caso já tenha ouvido falar, provavelmente foi relacionado ao contexto de inteligência artificial, mas saiba que, além de ser algo mais específico, contém vários elementos voltados para aplicações e utilidades.
Pensando nisso, aprofundamos esse conceito para você entender melhor o machine learning e ficar por dentro de tudo que envolve esse advento tecnológico. Boa leitura!
O que é Machine Learning?
Machine Learning é a prática de utilizar algoritmos para analisar uma grande quantidade de dados e promover o reconhecimento de padrões dessa amostra.
A partir disso, quando aplicado em máquinas, torna-se possível que elas façam previsões e tomem decisões.
Ou seja, em vez de programar regras complexas ou específicas, esse recurso permite que o sistema aprenda por meio das decisões tomadas, melhorando sua performance e desempenho ao longo do tempo.
Esse processo está em constante evolução dentro da tecnologia e a tendência é que seja cada vez mais explorada, aprimorando o uso da inteligência artificial e contribuindo diretamente para o crescimento do setor tecnológico.
Como funciona machine learning?
O modelo computacional do machine learning funciona por meio das redes neurais artificiais. Elas são inspiradas no funcionamento do nosso cérebro, pois nós humanos também aprendemos com base no reconhecimento de padrões.
Além disso, existem grandes debates na ficção científica que envolvem o questionamento sobre até quando é possível desenvolver esse aprendizado de máquina ou se ela é capaz de se tornar consciente num futuro próximo.
Tipos de aprendizado de máquina
Atualmente, existem 3 tipos de aprendizado de máquina, e todos possuem uma característica específica. Por isso, detalhamos quais são eles para você entender melhor como funciona. Confira:
Aprendizado de máquina supervisionado
O aprendizado supervisionado conta com a interferência humana. De modo geral, um banco de dados é programado para que a máquina encontre respostas, solucione problemas ou tome decisões orientado por esses dados.
Assim, são estimuladas a seguir caminhos pré-estabelecidos pelo ser humano, a fim de atender uma necessidade específica.
Aprendizado de máquina não supervisionado
Nesse tipo de aprendizado, o ser humano não interfere no funcionamento, por isso que as máquinas criam regras próprias para reconhecimento de padrões.
Aliás, a análise dos dados acontece de forma automática, garantindo mais autonomia para tomada de decisões da máquina.
Aprendizado por reforço
A definição de aprendizado por reforço determina que as máquinas aprendem com os seus próprios erros.
Dessa forma, é um processo de repetição que resulta em falhas, até a própria máquina aperfeiçoar sua atuação funcional para a abordagem correta.
Exemplos de uso do machine learning e as áreas que mais utilizam essa ferramenta
O Machine Learning está integrado em diversos recursos e dispositivos que são utilizados diariamente.
Como exemplo, destacam-se as traduções do Google, as sugestões que a página da Netflix faz para os assinantes e as ofertas personalizadas dos E-commerces, com base no comportamento dos usuários.
Para você ter uma noção mais ampla das áreas que utilizam os recursos dessa tecnologia, listamos as principais:
- Reconhecimento, facial, de imagem e de voz;
- Pesquisas de mercado;
- Controle de temperaturas;
- Assistente virtual;
- Sugestões de amizades nas redes sociais;
Considerando esses recursos listados, é importante destacar que, com o avanço da tecnologia, os algoritmos tornam-se mais sofisticados, contribuindo positivamente para aperfeiçoar a funcionalidade dessas ferramentas.
Como Machine Learning está sendo aplicado na educação?
A principal contribuição do machine learning para a educação é por meio da personalização do ensino.
No contexto do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), destaca-se o conceito de e-learning, no qual o sistema faz um mapeamento de quais atividades os estudantes são melhores ou têm mais dificuldades.
Isso garante o desenvolvimento de conteúdo personalizado, pois auxilia o estudante a absorver os temas e as aulas que são ministradas.
Vantagens e desvantagens do Machine Learning para as empresas
A tecnologia do Machine Learning promove muitas vantagens para o cotidiano das empresas, principalmente para potencializar o bussiness intelligence. Porém, também implica em algumas desvantagens.
A seguir, listamos esses dois opostos para você entender o lado positivo e negativo desse advento tecnológico. Confira:
Vantagens
- Algoritmos com utilidade geral;
- Rapidez na execução de processos;
- Facilidade para reconhecimento de padrões;
- Integração a ferramentas de trabalho.
Desvantagens
- Dependência massiva de dados;
- Comprometimento de informações;
- Alto custo operacional;
- Automatização generalizada.
Agora que você já sabe o que é machine learning, considerando também todos os fatores que envolvem a execução dessa tecnologia e sua aplicação diária, aproveite para ler nosso conteúdo sobre profissões do futuro e aprofunde mais ainda seu conhecimento!
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre IA e Machine Learning?
A IA abrange a capacidade das máquinas de executarem atividades simples e complexas. Já o machine learning, está concentrado em mapear o aprendizado das máquinas em determinadas ações.
Qual a principal diferença entre Deep Learning e Machine Learning?
O deep learning está focado na utilização de algoritmos para analisar os dados sem supervisão humana. O machine learning tem um espectro mais amplo e considera toda prática de interpretação de dados.
Qual profissional que trabalha com Machine Learning?
De modo geral, a maioria dos profissionais estão ligados à área de Data Science, ou seja, os responsáveis por atuar com o machine learning são os cientistas de dados e os engenheiros de computação.
O que faz um profissional de Machine Learning?
Os profissionais que atuam com o machine learning são responsáveis pelo desenvolvimento de cálculos para promover a simulação da tomada de decisão, com o objetivo de coletar dados e inserir informações nos sistemas.
Quanto ganha um profissional de Machine Learning?
O salário médio do profissional de machine learning no Brasil é de R$ 8.500. Além disso, no auge da carreira, é possível ganhar salários estimados em cerca de R$ 35.765.
Qual é a principal diferença entre classificação e regressão?
Os dois elementos estão inseridos na mineração de dados e a principal diferença está no mapeamento. Enquanto a classificação identifica objetos de dados para rótulos discretos, a regressão mapeia com foco nos valores reais contínuos.