Você já deve ter ouvido falar em Machine Learning. E, com certeza, sabe o que é inteligência artificial. Pois hoje você vai entender de uma vez por todas o que é Machine Learning. Saiba como a tecnologia de aprendizagem de máquinas está mudando o mercado!
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O que é Machine Learning
Machine Learning é uma subárea da inteligencia artificial, pois a própria máquina é capaz de aprender através de algoritmos que reconhecem padrões e assim, é capaz de fazer previsões.
A máquina pode aprender com ou sem supervisão, além de ser capaz de interpretar fatos para gerar resultados no futuro.
Assim, analisando o que funciona e o que dá errado, a máquina compartilha seus aprendizados com a rede.
Como tudo começou
O começo de tudo foi em 1959 quando Arthur Samuel, engenheiro do MIT, criou o termo após ter comprovado que é capaz atribuir ao computador “a capacidade de aprender sem que ele seja programado para tal”.
Samuel verificou que após jogar várias partidas de dama com adversários humanos, o computador era capaz de aprender e aperfeiçoar o seu desempenho.
Portanto, para finalizar, de acordo com as palavras de François Chollet:
Machine Learning é um novo paradigma de programação.
François Chollet
Pareceu confuso? Então vamos compreender melhor.
Machine learning vs. programação clássica
Na programação clássica, o programador desenvolve regras de programação que processam dados com o objetivo de obter respostas úteis ao usuário.
Mas em Machine Learning ocorre uma certa inversão de processos. Pois a máquina é capaz de aprender os dados da programação clássica.
Porém ao invés de obter dados que levam a resposta, a própria máquina já alcança as respostas.
Em consequência disso, obtêm-se regras que podem ser aplicadas a novos dados para produzir respostas originais. Por isso, o paradigma que Chollet mencionou!
Ao invés da máquina simplesmente obedecer a comandos programados, ela é treinada para aprender. Tudo isso funciona de acordo com a definição formal de Tom M Mitchell:
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
Tom M. Mitchell
Ou, traduzindo:
“Um programa de computador aprende pela experiência E, com repeito a algum tipo de tarefa T, se sua performance P nas tarefas em T, na forma medida por P, melhoram com a experiência em E.”
Não é à toa que colocamos essa definição aqui. Ela é a base para compreendermos o funcionamento do machine learning.
Vamos entender com um exemplo?
PneumoCad
Uma pesquisa coordenada pelo Prof Dr Leandro Oliveira produziu um software chamado PneumoCad. Ele é capaz de identificar pneumonia em crianças de até dois anos.
Funciona da seguinte maneira: Basta que o médico tenha um computador com acesso à internet e insira os dados do paciente com um anexo da foto do raio-X. Assim, o software consegue diagnosticar o paciente.
Esse diagnóstico é feito conforme aprendizagem que a máquina foi capaz de realizar a partir da análise de várias fotos de raio-X em seu banco de dados. Quanto mais fotos, mais precisa será a análise.
Portanto, utilizando a linguagem de Tom M Mitchell podemos compreender que o PneumoCad aprende pela experiência de analisar as imagens de raio-X inseridas em seu banco de dados, com respeito à tarefa de diagnosticar se há ou não a presença de pneumonia. Se a porcentagem de acertos do pneumocad melhoram conforme analisa mais imagens de raio-X, então temos um belo exemplo de Machine Learning.
A aprendizagem de máquina está preocupada com a questão de como construir programas de computador que melhoram automaticamente com mais e mais experiências.
Tom M Mitchell
Aplicações do Machine Learning
Como você pode imaginar, são inúmeras as aplicações dessa tecnologia. Assim como o PneumoCad contribui para a medicina, existem vários outros softwares capazes de contribuírem em diversas áreas.
De acordo com um relatório da empresa Gatner, até 2020, as tecnologias de inteligência artificial como a aprendizagem de máquina, estarão presentes em quase todos os novos produtos e serviços de software. Então se esse é seu ramo, fica esperto. Imagine só se destacar no mercado com o apoio dessa tecnologia!
Dentre as inúmeras aplicabilidades nós podemos citar:
- Navegação inteligente (apps como Google e Waze)
- Cruzamento de dados para identificar erros, falsificações, etc
- Análise de documentos
- Bots para atendimento ao cliente
- Reconhecimento de voz (assistentes como Siri, Cortana ou Alexa)
- Manutenção preditiva
- Segurança de TI
- Diagnósticos de Saúde
Enfim, são inúmeras as aplicabilidades! No entanto, o mercado ainda enfrenta alguns desafios com relação ao Machine Learning! A falta de profissionais qualificados é uma delas, mesmo com a possibilidade de formação online.
Mas se aplicar essa tecnologia na sua empresa é um sonho ainda distante, saiba que revolucionar a sua telefonia é uma realidade. Entenda porque você deve ter um número virtual na sua empresa!
Conheça 4 exemplos de empresa que apostaram em Machine Learning
Automotivo
A BMW, famosa montadora Alemã, criou um sistema capaz de registrar e processar as falas do motorista por meio da linguagem natural, enquanto o algoritmo de Machine Learning vai reunir essas informações e, em seguida, interpretá-las.
Esse sistema ganhou o nome de BWM Natural Interaction.
Financeiro
A American Express consegue economizar milhões em perdas por fraude com o uso de algoritmos de análise de dados e aprendizado de máquinas.
Esse sistema facilita a detecção de golpes quase em tempo real
Saúde
A Intervision é uma startup que, a partir do uso de Machine learning, criou um sistema que ajuda os radiologistas a diagnosticarem sinais precoce de câncer no pulmão.
Comunicação
Dentro da área de marketing e com o uso da inteligência artificial, é possível dar mais criatividade e criar estratégias únicas, personalizando conteúdo em cima do comportamento do próprio consumidor.
Dessa forma, a análise comportamental é feita a partir de padrões de pesquisa que são analisados por sistemas inteligentes, gerando resultados mais assertivos.
Considerações
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Até a próxima!
