Conheça a tecnologia machine learning e saiba como funciona

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O machine learning é um conceito muito utilizado nos dias de hoje e significa o aprendizado de máquinas. O próprio nome já diz respeito à finalidade dessa tecnologia que traz às máquinas algumas habilidades cada vez mais humanizadas.

No entanto, é fundamental conhecer essa ferramenta para construir algumas previsões sobre o futuro. Com é possível traçar algumas das novas tendências do funcionamento da empresa e do mercado de trabalho, fora as novidades disponíveis aos consumidores.

Ao longo da matéria, você verá o que é machine learning, qual sua importância, quais são os tipos de aprendizado, como eles são feitos e como o big data e machine learning se associam. Continue a leitura!

 

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Conheça a nova tecnologia machine learning. | Foto: Freepik.

Qual a importância?

O machine learning atua no encontro de informações relevantes no meio de uma grande análise de dados, de forma automática e sem a necessidade de especificações ou comandos bruscos.

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No entanto, esses programas conseguem reconhecer alguns parâmetros e gerar soluções para os possíveis erros ou problemas, o que se torna uma grande vantagem da utilização para as empresas.

Essa ferramenta possibilita a agilidade de processos, o que faz aumentar toda a produtividade dentro de um negócio. Sendo assim, é a estratégia que faltava para facilitar a tomada de decisões e auxiliar no desenvolvimento dos negócios.

O que é?

O termo “machine learning” surgiu em 1959 por Arthur Samuel, um engenheiro de computação. Seu trabalho era desenvolver máquinas autônomas, ele era responsável por dar a capacidade de aprendizado aos computadores sem que fossem programados para isso.

No entanto, esse conceito é o mesmo que faz com que as máquinas consigam aprender sozinhas, o que só se torna possível através de algoritmos capacitados para a identificação de padrões entre os dados. Partindo desse ponto, as máquinas se tornam capazes de aprender a executar uma tarefa com ou sem ajuda.

Entre as funções que pode realizar estão as capacidades de reconhecer classificações, lógicas, valores, fazer previsões e gerar resultados que só poderiam ser obtidos através de uma análise de dados.

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A tecnologia permite que os computadores tenham a capacidade de aprender conforme as respostas esperadas das associações de diferentes dados, como as imagens, números e tudo que essa ferramenta possa identificar.

Como é feito o machine learning?

Ao desenvolver um sistema de machine learning, a estrutura usada na programação é diferente da programação de software tradicional. No método tradicional, um conjunto de regras é criado para gerar respostas por meio do processamento dos dados de entrada.

O algoritmo de machine learning é criado com base nos dados a serem analisados ​​e na resposta esperada da análise. Ao final do processo, o sistema criará suas próprias regras ou questões.

Aprendizado de Máquina Iterativo

As técnicas de machine learning  permitem que os modelos sejam treinados em conjuntos de dados antes da implementação. Um aplicativo ou software com função de machine learning  é um programa que automaticamente melhora com a quantidade de experiência investida em treinamento.

Na primeira etapa, treinamento auxiliar. O processo iterativo leva a melhorias nos tipos de associações entre um grande número de elementos e dados apresentados. Devido à grande quantidade de dados a serem analisados, sem o suporte da tecnologia de machine learning, padrões e associações derivados de observações humanas podem ser ineficientes.

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Após o treinamento inicial do aplicativo ou software de machine learning, você pode usá-lo para aprender os dados por conta própria em tempo real. Com o passar do tempo, o resultado será mais preciso.

Os três tipos de aprendizado no machine learning

O objetivo do machine learning é que essa tecnologia possa tomar decisões sozinhas, sem intervenção humana. Portanto, o aprendizado no machine learning é utilizado de três formas, sendo elas: supervisionada, não supervisionada e de reforço. Confira detalhadamente cada uma delas:

Aprendizado supervisionado

Este é baseado conforme a regressão básica e classificação. Vamos aos exemplos machine learning: o humano fornece um banco de dados e a máquina é ensinada a reconhecer o que é uma bicicleta, entre padrões e semelhanças.

A cor e tamanho podem variar de uma para outra, mas a máquina entende que uma bicicleta possui duas rodas, pedais, guidão, entre outros elementos chaves.

Aprendizado não supervisionado

Conforme Choi, líder de produto na divisão de carros autônomos da Uber (aplicativo de viagens), esse tipo de aprendizado é a forma menos utilizada pelas instituições. Isso devido ao processo de análise de dados e padrões da máquina – nos exemplos machine learning, aprendendo a separar uma lata de uma garrafa.

No entanto, pelo fato da máquina aprender sozinha algum conceito que nunca teria visto antes, o processo se torna mais demorado, por sua vez não tão popular.

Aprendizado reforçado

Um exemplo deste é que esse aprendizado se assemelha ao que os seres humanos possuem quando crianças, no momento em que a criança começa a engatinhar, quando levantava e caía várias vezes, mas os pais estavam ali para ajudar e ensinar.

O mesmo ocorre com o aprendizado reforçado. Com base nas experiências, a máquina deve lidar com os erros e procurar as abordagens corretas.

Como Big Data e Machine Learning se associam?

Para trabalhar com o machine learning é preciso utilizar um conjunto de dados. O Big Data permite que todos esses dados sejam virtualizados para serem armazenados de uma maneira mais econômica e eficiente, seja on premises ou na cloud.

Além de toda a eficiência no processo, o Big Data é capaz de auxiliar na melhoria da velocidade e confiabilidade de rede, o que remete a outras limitações associadas ao gerenciamento de dados em uma larga escala.

Embora existam várias vantagens com esse processo, uma empresa não necessita do uso do Big Data para trabalhar com machine learning. Como já dito anteriormente, através de algoritmos capacitados para a identificação de padrões entre os dados, as máquinas se tornam capazes de aprender a executar uma tarefa com ou sem ajuda.

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