Neil Patel

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Machine Learning: O que é, Como Funciona e Por Que é Importante

imagem de cérebro projetado sob tablet

Machine learning, ou aprendizado da máquina, é uma área da ciência da computação que permite automatizar respostas ao usuário a partir de inteligência artificial e big data.

Você certamente já ouviu falar em machine learning.

Mas será que domina esse conceito tecnológico?

Então, é bom prestar atenção.

Afinal, o machine learning tem influência direta em muitos momentos do seu dia a dia.

Agora mesmo, em sua navegação até este artigo: essa jornada certamente passou pelo aprendizado de máquina e pela inteligência artificial.

Mais tarde, no Netflix ou no YouTube, esse mesmo tipo de tecnologia será aplicado para sugerir filmes e séries do seu interesse.

Amanhã, no caminho para o trabalho, o Waze também usará o machine learning para guiá-lo com maior rapidez e segurança no trânsito.

Percebe como o conceito permeia praticamente todas as suas interações com a tecnologia – e como sua importância tende a ser cada vez maior?

A má notícia é que esse subcampo da ciência da computação é um assunto complexo.

A boa notícia é que eu preparei um guia completo que vai destrinchar cada aspecto desse tema e apresentar, passo a passo, como encará-lo a partir de agora.

Preparado para dominar o machine learning?

Primeiro, é importante dar um passo atrás…

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O que é machine learning? Conceito

imagem de homem engravatado com título sobre machine learning e relacionados

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma forma de análise de dados orienta os computadores a aprenderem por conta própria, para que aprimorem seu desempenho diante de problemas específicos.

Ou seja: ao invés de serem programadas apenas para ações específicas, as máquinas usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, executando tarefas automaticamente.

Esses programas conseguem aprender a partir do alto poder de processamento de dados, sem intervenção humana.

Assim, aperfeiçoam suas tarefas conforme recebem novas informações, como alunos aplicados e incansáveis.

O machine learning faz parte do extenso campo da Inteligência Artificial (IA), que promete movimentar US$ 59,8 bilhões no mundo todo até 2025, segundo o estudo da Tractica.

Inclusive, esse mercado gigantesco já está presente no seu dia a dia.

Você já recebeu recomendações de produtos com base nas suas preferências?

Tem visto anúncios que parecem adivinhar o que você estava pensando?

Tudo isso é machine learning, e muito mais.

Mais dados, mais perguntas, mais respostas

imagem de robô e letras espalhadas

No machine learning, o material de estudo das máquinas são os dados.

Quanto mais dados alimentarem os sistemas, mais perguntas serão feitas, e mais respostas surgirão para solucionar problemas.

É por isso que o machine learning alcança seu pleno potencial com o Big Data, o armazenamento e processamento de volumes gigantescos de dados.

Logo, os algoritmos inteligentes conseguem fazer uma varredura completa nessa imensidão de dados para encontrar padrões e chegar a previsões inimagináveis.

Para você ter uma ideia, nós produzimos 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias.

Como consequência, 90% dos dados mundiais foram criados somente nos últimos dois anos (Domo).

Imagine aonde isso vai parar.

Como funciona o machine learning?

O machine learning funciona por meio dos algoritmos que mencionei acima.

Basicamente, um algoritmo é uma sequência de ações precisas, como um passo a passo que resolve uma tarefa automaticamente.

Cada algoritmo aciona um comando diferente para lidar com os dados que a máquina recebe, e a combinação entre eles gera o machine learning.

É assim que o Google Maps indica o caminho mais rápido com base na sua localização e eventos próximos e a Amazon recomenda produtos de acordo com seus hábitos.

Importância do machine learning

O aprendizado de máquinas é, sem dúvida, um dos mais bem-vindos avanços que a tecnologia digital nos trouxe.

Felizmente, cenários apocalípticos como o retratado na série de filmes “O Exterminador do Futuro” até agora não passam de produto da imaginação e engenhosidade dos grandes cineastas.

Na verdade, a vida real mostra exatamente o oposto: máquinas e computadores incríveis e colaborativos que ajudam a realizar tarefas antes trabalhosas demais ou com alta incidência de falha humana.

É por isso que o machine learning tende a ganhar cada vez mais relevância.

Inclusive, um estudo da Oracle confirma que as pessoas nas empresas confiam mais no que dizem as máquinas do que em seus próprios chefes e gestores.

E você, é também entusiasta a esse ponto?

A evolução do machine learning

machine learning: a evolução

Embora não receba esse título, pode-se dizer que o “pai” do conceito de aprendizado de máquinas foi Alex Turing, um dos mais brilhantes matemáticos de todos os tempos.

Entre seus muitos feitos notáveis, destaca-se a descoberta da localização precisa das tropas nazistas no Dia D.

Esse grande cientista ainda ficaria mais conhecido por ter sido o criador da inteligência artificial, a precursora do Machine Learning, na década de 1950.

A propósito, Turing também é de certa forma o responsável pela criação do próprio conceito de algoritmo, embutido na famosa “Máquina de Turing”.

O tempo passou e, em 2010, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) antecipou a evolução do setor ao publicar um artigo sobre o uso de algoritmos para tratar de dados gerados por cartões de crédito.

Depois disso, a capacidade de aprendizado das máquinas só cresceu, sendo hoje amplamente utilizada pelo Google e pelas já citadas plataformas Netflix e Youtube.

Tipos e métodos mais populares de machine learning

cérebro robótico relacionado a aprendizado

Para cada problema, há um algoritmo de aprendizado ideal para encontrar a solução.

Confira os diferentes tipos de machine learning.

Aprendizado supervisionado

robô analisando equações matemáticas

No aprendizado supervisionado, o sistema recebe um conjunto prévio de dados que contém a resposta correta.

Ou seja: os problemas e soluções já estão definidos e associados, e tudo o que a máquina tem que fazer é mostrar o resultado certo a partir das variáveis.

Um exemplo básico é a busca de imagens do Google, na qual o algoritmo localiza a origem da imagem e outras semelhantes.

Aprendizado não-supervisionado

Como aprendizado não-supervisionado, ocorre o contrário: não há um resultado específico esperado ou resposta correta.

Isso quer dizer que o cruzamento dos dados é imprevisível e depende das variáveis inseridas no sistema.

Por exemplo, em uma pesquisa sobre hábitos de consumo, é preciso agrupar informações como registros de compras, frequência e perfil do cliente para encontrar padrões.

Nesse tipo de machine learning, cada movimento é uma descoberta – por isso, também é muito mais complexo.

Aprendizado semi-supervisionado

dados no cérebro de criatura com mosaico

Já o aprendizado semi-supervisionado combina os dois tipos de dados que vimos acima: rotulados e não rotulados.

Assim, há uma pequena quantidade de respostas definidas entre as incertezas, que ajudam a direcionar as descobertas da máquina.

Aprendizado por reforço

Por fim, o aprendizado por reforço é diferente de todos os tipos anteriores, pois não possui nenhum conjunto prévio de dados.

É como se um robô fosse solto em um lugar desconhecido, onde passa a realizar testes para coletar impressões e se adaptar ao ambiente.

Gosto de usar como exemplo um programa financeiro que monta portfólios de ações.

Esse software é capaz de melhorar cada vez mais suas combinações de ativos conforme analisa o retorno positivo ou negativo do ambiente.

Ou seja: a máquina estuda o retorno financeiro e a evolução do mercado para determinar as melhores soluções, sem um conjunto de treinamento específico.

Como escolher o melhor algoritmo?

imagem com forma de rosto humano dados e ferragens

O melhor algoritmo depende exclusivamente do problema a ser solucionado, pois não há um padrão que funcione em todos os casos.

Lembre-se de que as máquinas não fazem o que você quer: elas fazem o que você manda.

Com isso, quero dizer que a inteligência artificial depende 100% da inteligência humana.

É você quem treina a máquina e decide qual tipo de algoritmo vai chegar aos resultados esperados.

Por isso, você precisa conhecer a fundo o problema e seus possíveis caminhos antes de ensinar a máquina a resolvê-lo.

Para que serve o machine learning?

robô escrevendo equações matemáticas em quadro negro

As aplicações do machine learning vão desde as sugestões a usuários da internet até o desenvolvimento de carros autônomos e identificação de estrelas pela NASA.

Estes são alguns dos usos mais comuns:

  • Motores de busca online
  • Coleta e análise de dados
  • Detecção de spam
  • Organização e classificação de informações
  • Soluções em automação
  • Reconhecimento biométrico e de voz
  • Sistemas de recomendação
  • Sistemas de vigilância
  • Robôs e veículos autônomos.

6 benefícios do machine learning nos negócios

ilustracao de cérebro robótico e humano

Os benefícios do machine learning nos negócios justificam o alto investimento das empresas.

Veja quais são as vantagens dessa tecnologia.

Decisões mais rápidas

profissional tomando decicões

Tomar a decisão certa antes da concorrência pode mudar o destino da empresa.

Por isso, o machine learning tem sido fundamental nesse processo, mostrando os caminhos mais inteligentes e providências imediatas aos gestores.

Afinal, a máquina consegue enxergar muito mais longe ao processar bilhões de dados.

Adaptabilidade

inteligencia artificial

Os algoritmos mostram resultados aqui e agora, e não apenas em relação aos dados históricos.

Assim, os gestores conseguem ajustar o curso do negócio em tempo real, no ritmo acelerado das mudanças.

A empresa algorítmica

profissional na area de dados

A “empresa algorítmica” é uma fábrica de inovação em alta velocidade.

Com inúmeros algoritmos trabalhando pelos objetivos do negócio e aprendendo mais a cada dia, o caminho do sucesso é garantido.

Quanto mais alto o nível de automação, melhor será a capacidade da empresa de inovar em modelos de negócio, produtos e serviços.

Insights mais profundos

Ainda não descobrimos como processar bilhões de informações de uma vez com o cérebro humano, mas temos as máquinas para fazer esse trabalho.

Assim, chegamos a insights muito mais profundos, que jamais seríamos capazes de identificar.

Eficiência

inteligencia artificial e de dados

O machine learning focado em eficiência pode revolucionar os processos da empresa.

Basta pensar em algoritmos inteligentes fazendo previsões minuciosas e automatizando tarefas para reduzir custos e melhorar os resultados.

E claro, praticamente eliminando o erro humano do processo.

Melhores resultados

Por fim, o machine learning é a fórmula para identificar oportunidades e alavancar os resultados das empresas.

De acordo com a Accenture, a inteligência artificial vai aumentar a lucratividade em 38% e gerar mais de US$ 14 trilhões em lucro extra até 2035.

É isso que eu chamo de retorno sobre o investimento.

Existe alguma desvantagem no machine learning?

Já diz a sabedoria popular que a diferença entre o remédio e o veneno é a dosagem.

No caso do aprendizado de máquinas, esse raciocínio se aplica perfeitamente, já que, como qualquer solução, ele não é a resposta para todos os problemas.

O principal está em saber utilizá-lo bem para que se possa extrair apenas benefícios.

Portanto, a desvantagem em machine learning não está na tecnologia, mas na forma como as pessoas a usam.

Além disso, embora realmente as máquinas tenham capacidades superiores aos humanos em alguns aspectos, nada substitui o talento individual e a empatia.

Isso nenhuma máquina tem e jamais terá.

Qual a diferença entre mineração de dados e machine learning?

A mineração de dados e machine learning são tecnologias muito próximas, mas possuem diferenças significativas.

Enquanto o machine learning permite a construção de sistemas que aprendem com os dados, a mineração de dados extrai informações e organiza o conjunto de dados que será utilizado.

Em outras palavras, o primeiro é focado na análise e predição, e a segunda na descoberta de propriedades desconhecidas dos dados.

Qual a diferença entre deep learning e machine learning?

deep learning

O deep learning está em uma camada mais profunda do machine learning, em que as redes neurais utilizadas são parecidas com as do cérebro humano.

Essas redes artificiais imitam a complexidade e funcionamento dos neurônios, e com isso chegam a soluções extraordinárias.

É por meio do deep learning que os carros autônomos se tornam, cada vez mais, autônomos, por exemplo.

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Essa é fácil: o machine learning é um dos pilares desse campo tecnológico gigantesco chamado inteligência artificial.

Já a inteligência artificial pode ser definida como a extensão da inteligência humana por meio de máquinas capazes de simular nosso raciocínio.

O artigo polêmico de Alan Turing sobre máquinas que pensam foi apenas o começo da IA, que explodiu no mundo todo a partir de 2015.

Diferença entre machine learning e Big Data

Embora não seja um conceito assim tão recente, o aprendizado de máquinas frequentemente é confundido com o de Big Data.

Nesse caso, o que é preciso saber é que são ideias distintas, mas que têm uma relação entre si.

Machine learning, como já vimos, é a propriedade que as máquinas têm de aprender e de se tornar mais inteligentes com o tempo.

Já o Big Data é um conceito que remete ao gigante repositório de dados online gerados pelas pessoas conectadas no mundo todo, incluindo seu levantamento, organização, análise e acessibilidade.

Portanto, pode ser compreendido como uma das fontes de onde as máquinas inteligentes aprendem novas funções e extraem informação.

Ficou claro para você?

O que é Deep Learning e como é diferente de machine learning?

Outra confusão bastante comum é entre a definição de machine learning e deep learning.

Sobre machine learning, não vou me alongar muito, já que o conceito foi explicado.

Por isso, cabe apenas expor as diferenças para o termo deep learning que, na verdade, trata-se de uma forma ainda mais avançada de Inteligência Artificial (IA).

Sendo assim, uma máquina capaz de se aprimorar por deep learning apresenta habilidades superiores, já que adota um modelo de aprendizagem preditiva.

Isso significa que ela não depende mais de receber dados inseridos por um programador ou por meio da coleta passiva de informação.

Por deep learning, a máquina é capaz de entender sozinha o contexto e de se antecipar em busca de soluções.

Não é algo fantástico?

A importância da mineração de dados para machine learning

sobreposição de imagens de mulher e ilustração sobre tecnologia mundial

Sem a mineração de dados, estaríamos perdidos no infinito do Big Data.

Essa tecnologia nos permite separar ruídos caóticos e repetitivos para classificar e organizar os dados, transformando um conjunto desconexo em informações compreensíveis.

Para isso, a mineração utiliza técnicas como o clustering (agrupamento de dados), regras de associação e detecção de anomalias.

Exemplos práticos de machine learning

Existem muitos exemplos de casos em que a aplicação de machine learning fez toda a diferença nos negócios.

E o interessante é que não tem um nicho específico que se beneficie mais.

Praticamente toda atividade humana tem resultados incrivelmente positivos quando aplica com sucesso as máquinas inteligentes em suas estratégias e operações.

Conheça, então, algumas delas.

Recomendação de conteúdo

Uma das aplicações que considero mais incríveis do Machine Learning é como sistema para orientar motores de busca na recomendação de conteúdos.

Essa é uma aplicação de aprendizado de máquina que usa modelagem de dados e algoritmos complexos buscando o tempo todo estipular uma nota (rating) que qualifique a preferência de um usuário.

Para isso, existem basicamente três tipos de algoritmos principais: sistemas híbridos, filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa.

Esta última baseia as recomendações a partir de itens com os quais usuários com perfis parecidos tenham tido alguma interação.

Já a filtragem baseada em conteúdo toma como referência conteúdos anteriormente consumidos pelo próprio usuário para fazer novas indicações.

Finalmente, nos sistemas híbridos, ambos os tipos de filtragem são empregados para recomendar anúncios e conteúdos diversos.

Tradução de textos

Outra aplicação fantástica do aprendizado de máquinas é na tradução de textos.

Acredito que essa é uma das funcionalidades que mais evoluiu nos últimos anos, considerando a precisão de ferramentas como o Google Tradutor.

Afinal, uma tradução bem feita deve contextualizar as palavras, expressões, gramática, emprego de verbos, pronomes, entre outras funções sintáticas.

É uma tarefa bastante complexa que, com machine learning, torna-se possível mesmo no caso dos idiomas mais distantes.

Hoje podemos ter traduções instantâneas muito próximas do sentido real de um texto originalmente escrito em um idioma no qual não temos nenhum conhecimento.

Análise de crédito

A Serasa Experian, gigante do mercado de crédito, desenvolveu um poderoso mecanismo para antecipar o risco em operações financeiras com base em machine learning.

Chamado de Ascend Analytics On Demand, o software é capaz de apontar com grande precisão o perfil de um consumidor, indicando-o ou não para a compra a prazo ou para receber ofertas de crédito.

Automobilismo

O alcance do machine learning não conhece limites, podendo ser aplicado até nas competições automobilísticas.

Foi isso que fez a equipe Mercedes-AMG Petronas Motorsport, que passou a usar máquinas inteligentes para medir a performance dos seus carros.

Dessa forma, aumentou a durabilidade dos componentes, com ênfase nas trocas de marchas.

Resultado: os engenheiros conseguiram desenvolver modelos de câmbio que tornaram sua troca mais rápida em cerca de 50 milissegundos.

Pode não parecer muito, mas, em competições de altíssima performance, é um ganho importante.

Detecção de fraudes

Boa parte dos grandes bancos mundiais usam mecanismos desenvolvidos com base em machine learning para detectar fraudes em suas operações.

É o que acontece, por exemplo, em compras com cartão de crédito em que a operadora faz contato com o cliente para saber se é realmente ele quem está fazendo uma aquisição.

Quem está usando machine learning?

inteligencia atificial robótica

As principais indústrias, universidades, organizações e instituições investem na mineração de dados para potencializar suas estratégias.

Veja setores nos quais o machine learning se destaca:

Serviços financeiros

tecnologia de dados e dinheiro

Como já destaquei, os bancos e instituições financeiras estão usando a mineração de dados para entender a fundo sua base de clientes e bilhões de transações.

As principais vantagens são a previsão de riscos de mercado, detecção rápida de fraudes e gestão efetiva de compliance.

Governo

Para os governos, a mineração é fundamental para qualificar dados de milhões de cidadãos e tomar decisões mais assertivas.

No Brasil, a Receita Federal ganhou o prêmio As 100+ Inovadoras no Uso de TI da IT Mídia, graças ao uso da mineração de dados para aprimorar o sistema de arrecadação.

Operadoras de saúde

Já o setor da saúde se destaca pela previsão de US$ 6,6 bilhões em investimentos na inteligência artificial até 2021, segundo a Accenture.

As principais aplicações da mineração de dados na área são a triagem de risco de saúde, avaliação de dados médicos e monitoramento da saúde pública.

Marketing e vendas

inteligencia artificial em smartphone e dispositivios

A área de marketing e vendas é uma das mais impactadas pela mineração de dados, dando origem ao conceito de marketing mining.

Nesse caso, a tecnologia é aplicada para conhecer melhor o consumidor, identificar a percepção da marca e criar campanhas de sucesso.

Inclusive, é possível que 85% das relações entre consumidores e empresas não incluam a interação humana até 2020, conforme a Gartner.

Search Engine Optimization (SEO)

machine learning: search engine optimization

Você lembra do tempo em que o abuso de “keyword stuffing”, ou seja, abarrotar os textos com excesso de repetição das palavras-chave, dava certo?

Muitas páginas tinham sucesso em atrair tráfego com essa prática típica de Black Hat.

Graças à evolução do Machine Learning, esse tipo de estratégia hoje em dia não apenas deixa de ter bons resultados como provoca punições.

Isso tornou-se possível porque, com as máquinas capazes de assimilar informação, o peso das palavras-chave se relativizou.

Hoje, além de pautar o ranqueamento de conteúdo nas keywords usadas, os algoritmos também conseguem detectar se ele é bem escrito e relevante de fato.

Isso é ótimo para quem trabalha bem com SEO, já que tira do páreo quem usa de práticas desonestas para gerar tráfego e audiência.

Campanhas de PPC (pagamento por clique)

Além dos conteúdos em blogs, o aprendizado de máquinas também já é utilizado para determinar o alcance das campanhas pagas em plataformas como o Google Adwords.

Como já mencionei, o que parece leitura de pensamento nada mais é do que os sofisticados algoritmos trabalhando para levar a você indicações de anúncios de acordo com suas preferências.

Uma evolução das mais louváveis para quem trabalha com marketing digital, porque torna as campanhas ainda mais relevantes para o usuário.

Para o consumidor, também é ótimo, já que ele deixa de ser obrigado a assistir ou visualizar anúncios que nada têm a ver com o seu perfil. 

Marketing de conteúdo

Uma das qualidades do marketing de conteúdo que não canso de exaltar é que, com ele, as marcas conseguem dialogar com públicos muito mais segmentados.

Isso sem contar que, em campanhas e conteúdos na web, a mensuração dos resultados é sempre precisa, permitindo conhecer dados da maior relevância sobre leads e consumidores.

Tudo isso só é possível graças ao Machine Learning, que permite uma compreensão mais rápida do comportamento de um usuário.

Também permite saber o que faz com que as pessoas cheguem aos seus anúncios e conteúdos, ajudando assim a aperfeiçoar estratégias de marketing digital.

Dessa forma, você torna-se capaz de desenvolver conteúdos que sejam relevantes, aumentando assim suas conversões e o market share.

Link Building

machine learning: link building

O Google evoluiu bastante, a ponto não só de coibir práticas de stuffing como até de detectar quando um link é comprado.

Essa evolução veio com o algoritmo Penguim em 2015, pelo qual o maior motor de busca de todos os tempos aprendeu finalmente a identificar um link suspeito.

Dessa forma, assim como o peso das palavras-chave hoje é relativo, a inserção de um backlink por si só não garante autoridade a um site, tampouco posições melhores na SERP.

O que passa a valer cada vez mais é a citação natural de uma página, desde que seja de forma contextualizada e vinculada a soluções efetivas para o público a quem se destina.

Redes sociais

Não é só o Google que se beneficia dos avanços em Machine Learning.

Você já deve ter observado, por exemplo, que o feed de notícias do Facebook e Instagram, entre outras redes, está cada vez mais antenado às suas preferências.

Se há algum tempo o que se via era um festival de conteúdos e publicações sem qualquer utilidade (muitas delas ofensivas, inclusive), hoje existe uma curadoria bem mais sofisticada.

Isso porque os algoritmos das redes sociais hoje estão preparados para usar filtros muito mais inteligentes, permitindo assim que só conteúdos que valem a pena sejam exibidos.

Por outro lado, esse tipo de avanço permite que fake news se propaguem, com todas as suas consequências perigosas.

Qualificação de leads

Claro que os processos de marketing como um todo ganham muito com a aplicação de Machine Learning.

Como já comentei, hoje os algoritmos conseguem detectar com muito mais precisão o comportamento de consumo dos clientes.

Dessa forma, é possível criar conteúdos e anúncios adequados para cada fase do funil de marketing.

Outra vantagem é que, com as máquinas inteligentes, tornou-se mais fácil gerar Sales Qualified Leads (SQL) e Marketing Qualified Leads (MQLs).

Aliás, se esse é um tema que desperta muitas dúvidas em você, fica a recomendação de leitura do artigo em que eu mostro como fazer a qualificação de leads.

Petróleo & gás

Na indústria de petróleo e gás, os dados são utilizados para os mais variados propósitos, desde previsão de riscos até garantia de compliance.

Alguns objetivos são aumentar a eficiência dos processos, obter recomendações sobre os poços que precisam de mais atenção e automatizar ordens de trabalho.

Transportes

No setor de transportes, a promessa da mineração de dados está no setor de logística.

Isso porque a enorme quantidade de informações geradas nessas operações ainda é pouco explorada.

Com as tecnologias certas, é possível aumentar a eficiência operacional, prever demandas sazonais e melhorar as redes de distribuição.

Além do machine learning

tecnologia de dados

Estamos testemunhando um avanço surpreendente das plataformas, ferramentas e aplicações baseadas em machine learning.

Como vimos, os conceitos de machine learning, deep learning, inteligência artificial, mineração de dados e Big Data são complementares e retratam o panorama da inteligência analítica.

Para entender o que vem por aí, precisamos ficar de olho nas tendências que integram essas tecnologias e moldam a próxima etapa da era digital.

E não é fácil manter o radar aberto a todas as mudanças que estão acontecendo.

4 Aplicações de uso do machine learning

ilustracão exemplificando machine learning

Se ainda restam dúvidas sobre o uso do machine learning, o que não faltam são exemplos.

Separei mais alguns para você.

Banco de dados autônomo

O banco de dados autônomo é capaz de listar várias tarefas de forma totalmente automatizada, graças ao machine learning.

Essa inovação descarta a indisponibilidade por falha humana e ainda libera tempo do administrador para tarefas mais importantes.

Combate a fraudes em sistemas de pagamento

As tentativas de fraude com cartões de crédito e meios de pagamento são um problema sério para as empresas.

Felizmente, o machine learning ensina as máquinas a identificar e combater esses golpes a tempo de evitar prejuízos.

Tradução de textos

Os tradutores automáticos estão ficando cada vez mais precisos com o machine learning, a ponto de reconhecer contextos e expressões.

O profissional de tradução ainda é indispensável, mas seu trabalho certamente ficou mais fácil.

Recomendação de conteúdo

Essa você conhece muito bem: são as recomendações de músicas, vídeos e publicações das suas plataformas preferidas.

Com o machine learning, os algoritmos ajudam você a descobrir um mundo de conteúdos com base no seu histórico e preferências.

O que é preciso para criar bons sistemas de machine learning?

Resumidamente, um bom sistema de machine learning tem cinco características:

  • Algoritmos
  • Processos automatizados e iterativos
  • Escalabilidade
  • Capacidade de preparação de dados
  • Modelagem conjunta.

Mas você não pode se esquecer de um detalhe muito importante: não adianta construir algoritmos poderosos se os dados não tiverem a qualidade necessária.

A máxima dos dados continua valendo: garbage in, garbage out (lixo entra, lixo sai).

Essa expressão foi criada pelo técnico da IBM George Fuechsel, para nos lembrar de que os computadores não questionam a qualidade dos dados.

Ou seja: se você alimentar um algoritmo com dados imprecisos, terá resultados inúteis.

O futuro do machine learning

Nem as próprias máquinas podem prever até onde o machine learning nos levará, mas tenho alguns palpites.

Com a Internet das Coisas, é natural que a inteligência artificial entre no pacote, permitindo que relógios, televisores e geladeiras aprendam sobre nossos hábitos.

Outra tendência promissora é o Processamento de Linguagem Natural, que tornará realidade a ideia de conversar com uma máquina sem a preocupação com códigos.

Os hardwares também vão evoluir no mesmo ritmo para aumentar o poder de processamento, como já mostram os recentes chips de inteligência artificial.

Aliás, vem aí o chip da Intel em parceria com o Facebook, noticiado em janeiro pelo G1.

E se os algoritmos andam exibindo anúncios duvidosos, não se preocupe: a precisão das recomendações vai melhorar muito nos próximos anos.

O começo de tudo – História do Machine learning

mão robótica inteligencia artificial

Nossa história começa na década de 1950, quando o pai da computação, Alan Turing, fez a célebre pergunta: “As máquinas podem pensar?”.

Nessa época, ele desenvolveu o famoso Teste de Turing, que testava a capacidade das máquinas de raciocinarem como seres humanos.

Alguns anos depois, em 1952, o engenheiro do MIT e pioneiro em inteligência artificial Arthur Samuel criou o primeiro programa capaz de aprender.

Tratava-se de um jogo de damas que ia melhorando seu desempenho a cada partida, estudando movimentos e propondo novas estratégias.

Esse passo foi fundamental para que, em 1959, Samuel usasse pela primeira vez o termo machine learning.

Nesse momento, a pergunta de Turing foi respondida: sim, as máquinas podem reproduzir o raciocínio humano.

Desde então, os computadores ficaram cada vez mais inteligentes, e a internet multiplicou essa capacidade.

Relação entre Python e machine learning

Ainda que as máquinas sejam inteligentes, é necessário antes a intervenção de um programador humano para possibilitar isso.

Para programar um equipamento capaz de aprender, esse profissional usa uma linguagem com a qual insere diretrizes e comandos a serem seguidos.

No caso da aprendizagem de máquinas, a linguagem mais amplamente utilizada é a Python, em virtude da sua simplicidade.

Outra característica que a torna interessante é a sua grande quantidade de bibliotecas, que servem como códigos prontos a partir dos quais podem ser programadas diversas funções.

Mitos e verdades sobre machine learning

machine learning: mitos e verdades

Não deixa de ser engraçado quando escuto ou leio algumas pessoas comentando que o aprendizado de máquinas nos levaria a um apocalipse tal como em Exterminador do Futuro.

Nada mais equivocado, até porque as máquinas só fazem aquilo para o que elas foram programadas.

O pessoal se impressiona demais com filmes de ficção.

Até o momento, é impossível um computador tomar a iniciativa de coordenar por livre e espontânea vontade um ataque armado contra os seres humanos.

Outro equívoco que vejo ser cometido com alguma frequência é em relação ao uso dos dados.

Se eles não forem qualificados, será impossível que uma máquina aprenda ou interprete algo a partir deles.

Em outras palavras: não basta ter um algoritmo e esperar que ele “se vire” sozinho.

Se ele não for abastecido com dados minimamente tratados, não poderá realizar o seu trabalho, que é ler esses dados e gerar insights e soluções.

3 dicas para você se adaptar ao machine learning

machine learning: dicas para se adaptar

Agora que você já sabe tanto sobre Machine Learning, é claro que eu não deixaria você na mão, sem dicas úteis e práticas.

Em um contexto no qual o Big Data ganha cada vez mais força, é preciso estar pronto para aproveitar as infinitas possibilidades que ele gera.

Veja a seguir como fazer isso.

Tenha um site receptivo

Provavelmente você já deu de cara com os simpáticos robôs de atendimento quando acessou algum site na web.

Esses robôs também são desenvolvidos a partir de Machine Learning, já que são capazes de assimilar padrões de comportamento.

Nesse contexto, seu site precisa ser não só responsivo, como também receptivo.

Ou seja, capaz de prestar um atendimento online sempre que solicitado pelo usuário.

Faça a otimização para pesquisa local

Os algoritmos do Google evoluíram a ponto de conseguirem identificar o que é uma busca local.

Portanto, se o seu negócio atende a uma região e tem um site que não está otimizado para ser rastreado para buscas desse tipo, é bom arregaçar as mangas e providenciar logo essa otimização.

Já aproveite e, depois desta leitura aqui, confira em um artigo completo como fazer SEO local do jeito certo.

Se prepare para pesquisas de voz

machine learning: se prepare para pesquisas por voz

O interesse das pessoas pelas pesquisas por voz do Google têm aumentado, como aponta uma pesquisa da Speechmatics.

Sendo assim, quem quiser se manter no topo dos resultados das pesquisas orgânicas e pagas precisará garantir que seu site seja encontrado por esse tipo de pesquisa também.

Perguntas Frequentes Sobre Machine Learning

O que é machine learning?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma forma de análise de dados orienta os computadores a aprenderem por conta própria, para que aprimorem seu desempenho diante de problemas específicos.

Como funciona o machine learning?

O machine learning funciona por meio dos algoritmos que mencionei acima.

Basicamente, um algoritmo é uma sequência de ações precisas, como um passo a passo que resolve uma tarefa automaticamente.

Quais os principais tipos de machine learning?

Confira os diferentes tipos de machine learning:

-Aprendizado supervisionado;

-Aprendizado não-supervisionado;

-Aprendizado semi-supervisionado;

-Aprendizado por reforço.

Para que serve o machine learning?

Estes são alguns dos usos mais comuns para o machine learning:

-Motores de busca online;

-Coleta e análise de dados;

-Detecção de spam;

-Organização e classificação de informações;

-Soluções em automação;

-Reconhecimento biométrico e de voz;

-Sistemas de recomendação;

-Sistemas de vigilância;

-Robôs e veículos autônomos.

Conclusão

Computadores que aprendem por conta própria soavam como ficção científica algumas décadas atrás.

Mas aqui estamos nós, conversando com assistentes virtuais em celulares e nos acostumando à ideia de carros que dirigem sozinhos.

Cada vez mais, a inteligência artificial soa menos artificial, não é mesmo?

O smartphone se transforma em uma extensão da nossa capacidade de processamento de dados, a um segundo de distância do nosso input.

Esse dispositivo nos conecta ao carro, ao apartamento, ao dinheiro e ao último lançamento da nossa série favorita.

Como entusiasta da tecnologia, não vejo a hora de aproveitar ainda mais oportunidades que as máquinas inteligentes nos reservam.

E você?

Já está com seu radar de tendências atualizado para captar todas as novidades trazidas pelo machine learning?

Deixe aqui um comentário com suas ideias e seus insights sobre o assunto.

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