O avanço de tecnologias com o mínimo de intervenção humana é uma tendência que nos acompanha, já fazendo parte da nossa vida sem mesmo percebermos. Esse progresso tem tudo a ver com a inteligência dos dados!
Neste contexto, surge o Machine Learning, trazendo na prática a ideia de que máquinas podem aprender e nos auxiliar em variadas tarefas. Entenda melhor a seguir e saiba o que esperar dessa tendência!
O que é Machine Learning? Para que serve?
Sabe quando temos uma tarefa e vamos ficando melhores nela com o passar do tempo, com mais habilidade? Isso significa que aguçamos nossa capacidade de aprender e podemos evoluir em determinado trabalho. De forma ampla, este é o conceito de Machine Learning dentro de Inteligência Artificial, em que as pessoas representam a atuação dos algoritmos sobre os dados.
Machine Learning, ou em português “aprendizado de máquina”, é um conceito derivado da Inteligência Artificial, como um tipo de aplicação mais específica. Basicamente, é qualquer sistema que modifica constantemente seu comportamento e execução de tarefas com base na sua experiência e repetição, com o mínimo de interferências humanas.
Funciona por meio de algoritmos, os quais representam ações; o conjunto desses algoritmos representa um passo a passo para que uma tarefa seja exercida em sua totalidade; e é a combinação desses algoritmos junto à inteligência obtida pela própria máquina que gera o Machine Learning.
A máquina aprende, executa e, quanto mais ela vai trabalhando, mais ela aplica novas regras lógicas sob os padrões de dados analisados, visando melhorar o desempenho. Como é um tipo de tecnologia que evolui com base na identificação de novos padrões, o Machine Learning é “alimentado” a partir da entrada constante de novos dados.
Existe ainda um tipo de aprendizado mais profundo, inspirado na estrutura cerebral humana: o Deep Learning. Mas este é um assunto para um outro artigo aqui no nosso blog!
Machine Learning na prática: 10 exemplos de aplicação
A melhor forma de entender Machine Learning é conhecendo alguns exemplos de aplicação, alguns muito conhecidos e outro mais difíceis de perceber, mas que também estão na nossa rotina. Confira:
- Quando o Google Maps indica o caminho mais rápido para você no mapa, com base na sua localização, e se adaptando quando você muda de rota;
- Quando um site de vendas recomenda produtos que você pode gostar, com base nas suas pesquisas e históricos de compras, até mesmo em outros sites; essa personalização da experiência representa o futuro para o varejo;
- Um sistema que identifica fraudes em pagamentos, com cartões de crédito, por exemplo, fortalecendo o combate a tais ilegalidades;
- Sistemas de tradução de texto, os quais estão cada vez mais assertivos e precisos, tendo como base contextos, expressões e até gírias locais;
- Outros sistemas de recomendação que podemos citar são os serviços de streaming, que cada vez mais conhecem o perfil e gostos de cada cliente, como Spotify e Netflix, por exemplo;
- Quando se deseja saber o que as pessoas estão falando sobre seu produto na internet, o Machine Learning consegue pesquisar com base em regras linguísticas e até sugerir o que pode ser feito a respeito;
- O Governo também utiliza tais tecnologias na segurança pública, já que possuem múltiplas fontes de dados e necessitam de melhor gestão; facilitam na análise de sensores, economia, detecção de fraudes e minimização de roubos de identidade;
- Na assistência médica, permite que os profissionais acessem os dados de pacientes em tempo real; também oferece possibilidade de identificar tendências e alertas na área da saúde, incluindo novos diagnósticos e tratamentos;
- Esta tecnologia vem ajudando empresas a descobrirem novas fontes de energia, como no ramo de petróleo e gás; é possível prever falhas, analisar minerais no solo, tornar a distribuição de combustível mais eficiente, econômica e muito mais;
- Na indústria dos transportes, a tecnologia ajuda em rotas mais eficientes, previsão de problemas, dentre outras análises importantes não só para as transportadoras como no transporte público, por exemplo.
Fontes dos exemplos: SAS Insights, Neil Patel.
Por que é tão importante? É mesmo uma tendência?
O Machine Learning tem toda a sua relevância por otimizar a análise de dados de forma rápida, assertiva e trazendo soluções prontas a diversos problemas. E quanto mais o tempo passa, percebemos que a quantidade e complexidade dos dados só aumenta, o que torna necessário tecnologias desse tipo para as empresas manterem suas vantagens competitivas no mercado, com soluções cada vez mais práticas aos seus clientes.
Por essas razões, sim, é uma tendência que vai acompanhar e evoluir conosco daqui pra frente. Especialistas acreditam que esta tecnologia vai ter maior presença, principalmente no mundo digital de aplicativos, assistentes digitais e em muitos outros recursos virtuais que utilizam inteligência artificial.
Segundo um estudo da Tractica, o ramo da Inteligência Artificial ainda vai movimentar quase US$ 60 bilhões em todo o mundo até 2025! Podemos esperar muitas ferramentas novas chegando ao mercado em breve.
Esta não é a única tecnologia da inteligência dos dados que vai ser tendência nos próximos anos. Muita coisa boa vem por aí! E você pode levar muitas dessas soluções para sua empresa com um parceiro que acompanha essas tendências e entende bem da jornada completa dos dados. Estamos falando da Red Innovations! Entre em contato e saiba mais!