Hoje a coleta de um crescente número de dados sobre as pessoas, seus hábitos e escolhas é uma realidade graças a internet e suas redes sociais, isso foi o fator de propulsão para ressurgimento do interesse sobre este tema.

Como aproveitar todos esses dados disponíveis?

O Machine Learning veio como uma das respostas para essa questão. Com o avanço tecnológico é possível processar dados em massa de forma efetiva, criar padrões, fazer análises e tomar decisões precisas sem a intervenção humana.

Como isso é possível? Vamos entender nos próximos tópicos.

O que é o Machine Learning?

O Machine Learning ou simplesmente ML em tradução livre significa Aprendizado de Máquina. O nome é autoexplicativo e esse é um dos braços da Inteligência Artificial.

Como assim aprendizado de máquina!?

Os computadores tem a possibilidade de aprender sem sequer terem sido programados para isso, usando um método de análise de dados que é capaz de entender padrões e conceber decisões por conta própria.

Dessa forma é possível viabilizar a produção de modelos que tem a habilidade de analisar uma grande quantidade de dados variados e complexos, através da construção de algoritmos que são capazes de trabalhar de forma autônoma.

No conceito de Machine Learning a interferência de humanos é mínima e esse sistema trabalha baseado em regras lógicas com o objetivo de trazer o resultado com maior precisão de acordo com o contexto atribuído.

Como uma máquina aprende?

Com o novo impulso do Machine Learning o processo de produção de decisões e respostas confiáveis está cada vez mais intenso.

Ainda que as máquinas não possam pensar por si só, ter percepções e imaginar coisas, elas são capazes de aprender com a intervenção de professores que somos nós, os humanos.

No caso do Aprendizado de Máquina você oferece ao computador um espaço onde ele tenha acesso a dados e através de algoritmos determinados por você ele irá gerar padrões, aprender e trazer respostas.

A cada adição de base de dados ele terá a capacidade de agregar, reaprender e trazer novos resultados, com aumento de acuracidade e performance, de acordo com os algoritmos.

No ciclo de vida no Machine Learning, temos 6 passos:

1. Coleta de Dados
2. Modelagem dos algoritmos
3. Teste
4. Coleta de Feedback
5. Uso do Feedback

Esse feedback pode vir através de respostas, ações, decisões, reconhecimentos de imagens e etc. O interessante é que quanto mais a máquina aprender, mais tarefas complexas poderá realizar e ainda podem chegar em soluções inéditas (que os humanos ainda não chegaram) com base nos dados analisados ao longo do tempo.

Padrões do Machine Learning

Para que fique ainda mais claro o funcionamento dessa tecnologia vamos conhecer as quatro formas de aprendizados do Machine Learning.

Aprendizado supervisionado:

Esse modelo trabalha com um conjunto de dados pré definido e exemplos rotulados, existe uma variável específica a ser respondida.

Por exemplo: Queremos saber se uma pessoa tem uma doença, com base na listagem dos sintomas o computador irá classificar se o paciente tem ou não a doença.

Aprendizado não supervisionado:

Nesse caso a busca não é por uma resposta única e não são usados dados pré-definidos, com menos diretrizes o objetivo da máquina é entender os padrões e realizar os melhores agrupamentos de informação.

Por exemplo: Se o seu objetivo é de classificar seus clientes, o algoritmo será programado para selecionar os dados por grupos, um possível agrupamento poderá ser clientes agrupados por região ou clientes que compram só o “produto vermelho” ou o “produto verde”.

Aprendizado semi supervisionado:

Esse tipo de aprendizado é uma mix entre o supervisionado e o não supervisionado, ou seja, temos uma quantidade pequena de dados pré rotulados e uma quantidade maior de dados sem rótulos.

Por exemplo: Caso deseje classificar livros por gênero, os dados rotulados serão os gêneros e cabe ao sistema entender os padrões para classificar os livros dentro de cada gênero.

Aprendizado por reforço:

Aqui o computador, através do algoritmo, identifica quais condutas geram os melhores resultados e aprende a priorizar as opções. Pode ser utilizado em jogos, onde o computador aprende por tentativa e erro, nesse caso a recompensa é aprender a vencer.

Gerando valor no seu negócio com o Machine Learning

Você é capaz de manipular uma base de dados, encontrar padrões e ainda analisa-los?

Sem sombra de dúvidas essa é uma tarefa que somos plenamente capazes de executar.

Então porque usar o Machine Learning?

O crescimento desse tipo de aplicação se tornou uma necessidade desde que uma quantidade gigantesca de dados começou a ficar disponível.

Embora sejamos capazes de executar rigorosamente as mesmas atividades não possuímos a capacidade de otimização que existem nas máquinas, que são capazes de processar uma quantidade alta de dados com rapidez.

Imagine uma base de 50 mil fotos, onde você terá que classificar quais fotos tem a imagem de um gato e as que não tem, quanto tempo levará para fazer isso? É uma resposta até mesmo difícil de mensurar, certo?

Exatamente por isso o Machine Learning se torna uma excelente aliado!

Agora vamos entender onde você poderá usar o aprendizado de máquina.

Comércio e engajamento do público:

E-commerces, redes sociais, aplicativos de música, plataforma de vídeos, em todos esses ambientes o computador poderá entender o padrão de hábitos do usuário e oferecer produtos e serviços relacionados com os seus gostos pessoais. É muito comum você buscar por algum item e após isso, na sua navegação esse item e outros relacionados começarem a serem sugeridos a você.

Fraudes

No mundo inteiro a cada minuto são geradas inúmeras tentativas de fraudes em diversos meios de pagamentos, o computador pode detectar o padrão que os fraudadores usam impedindo que a maioria desses atos ocorram.

Tradução

Os tradutores automáticos tem tido cada vez mais precisão em suas interpretações, captando contextos e expressões de cada país e região.

Pesquisas na internet

O Machine Learning também tem otimizado as buscas na internet com base no histórico do usuário, ou seja, se você faz uma busca pelo termo “lojas de perfume” ele muito provavelmente irá trazer opções de lojas que estejam na sua cidade.

Mensagens de Spam

Esse recurso é muito parecido com o de detecção de fraudes, ou seja, o computador é alimentado com algoritmos que rotulam o que pode ser spam ou não, facilitando o reconhecimento e eliminação desse tipo de mensagem.

Análise de sentimentos

Já ouviu falar desse termo? Sim, hoje em dia com tantas interações em redes sociais é possível detectar o sentimento das pessoas sobre determinado assunto, marca ou pessoa. É um mecanismo interessante para saber como sua marca está sendo vista nas redes sociais, visando a melhoria de relacionamento com o seu cliente.

Reconhecimento de imagem

Já notou que nos últimos tempos ao colocar uma foto no Facebook o aplicativo faz a marcação do seu nome automaticamente? Ou se te reconhece na foto de um amigo você é notificado? Pois é, esse mecanismo pode ser usado amplamente em diversos tipos de imagem.

Como podemos ver essa aplicação está silenciosamente em nosso dia-a-dia de forma tão natural que praticamente não notamos e ainda estamos só no início. A tendência é que esse tipo de tecnologia se torne mais impressionante pois cada vez acumulará mais aprendizados.

O que você achou desse assunto? Deixe suas perguntas e contribuições para o tema. O Ligou.me tem interesse na sua opinião!