Qual o papel do Machine Learning na inteligência artificial?

Machine Learning significa literalmente “aprendizado da máquina”, o que está relacionado com a aprendizagem automática. Essa definição associa-se de forma direta à inteligência artificial, envolvendo recursos tecnológicos palpáveis aos diferentes tipos de negócios e empreendimentos.

Em termos acadêmicos, o Machine Learning representa uma disciplina da Inteligência Artificial e possui como característica principal a evolução dos níveis de produtividade, oferecendo uma grande relevância aos robôs ou às máquinas.

No artigo abaixo, selecionamos as principais informações sobre o Machine Learning e tudo sobre como esse avanço tecnológico tornou-se importante nos dias atuais. Acompanhe!

Como funciona Machine Learning?

Na prática, a ideia do Machine Learning é criar recursos para que as máquinas tenham uma inteligência acima da média, ao ponto de conseguirem compreender sozinhas novas informações, sem pré-programações.

Mas, o maquinismo é capaz de aprender algo sem a ajuda humana? Sim. Isso é possível pelo uso de complexas análises de dados, de modo que quanto mais informações são analisadas maior é a capacidade do aprendizado.

Os processos de linguagem natural e as análises de redes neurais são algumas das subdisciplinas que os programadores estudam nos dias de hoje: tudo para que a aprendizagem das máquinas seja cada vez mais aprofundada.

Qual o processo de evolução do Machine Learning?

Você já chegou a se perguntar sobre quando começou todas essa ideia de Machine Learning?

Tudo começou com o surgimento da teoria de que os computadores conseguem aprender e realizar tarefas complexas sem serem programados, se desenvolvendo a partir das análises de dados.

A partir disso, surgiram estudos conceituais e práticos para evoluir a interação das máquinas, se adaptando à aprendizagem independente.

Um dos desafios dos desenvolvedores atuais é construir sistemas que são rápidos em realizar cálculos no automático para Big Data, com objetivo de ensinar melhor os robôs a se instruírem sozinhos.

E seus impactos na inteligência artificial?

Existem diversos projetos com aplicações que se associam à inteligência artificial e ao Machine Learning. São alguns deles:

1. Carros Google que dirigem sem pilotos humanos;
2. Sistemas para detectar fraudes bancárias;
3. Vídeos recomendados no Youtube ou Netflix.

Qual a importância do Machine Learning para a análise de dados?

O Machine Learning permite que as máquinas entendam novas informações de forma autônoma, a partir da análise de dados.

Imagine quantos dados são relevantes para a sua empresa atualmente? Nos negócios atuais informações sobre concorrentes, produção interna, compra de lotes e resultados de marketing, por exemplo, são muito importantes. Por isso, o que não falta é conteúdo para ser analisado.

Automação

Para analisar todos estes dados, uma empresa teria que contratar diversos analistas. Porém, com o Machine Learning, os processos de análise quanti e qualitativa, com aplicações avançadas, acontecem de modo mais rápido, economizando tempo e mão-de-obra.

Ao verificar os resultados dessas análises, você pode encontrar brechas no mercado para expandir seu negócio, por exemplo, além de aprimorar suas estratégias de marketing. Tudo isso é importante para o seu negócio.

Nova revolução industrial

A indústria tem ficado autônoma e inteligente, com mais robôs e menos humanos, graças à expansão do Machine Learning, evidenciando um possível quadro da próxima revolução no setor industrial.

Uma empresa que não desenvolve e alimenta a inteligência artificial, mudando de mindset para incorporar mais tecnologia em seu ciclo produtivo, encontra-se fadada a ser engolida por concorrentes, rapidamente.

Quais as formas de aprendizagem de Machine Learning?

Existem diversas metodologias disponíveis para evoluir o aprendizado das máquinas com uso de algoritmos. Porém, há dois métodos principais que são mais utilizados: o supervisionado e não-supervisionado. Conheça a definição de cada um deles:

Aprendizado supervisionado

Por meio de paradigmas rotulados acontece a aprendizagem supervisionada, já conhecida pelo sistema.

Por exemplo: Os dados de uma máquina podem estar com rótulos como “C” (correção), “P” (problema) ou “E” (execução). Desta forma, entradas e saídas corretas se correspondem para evitar saídas incorretas (ou, os erros).

Acontecem modificações de caminhos conforme o modelo, considerando métodos como regressão ou classificação e utilizando fórmulas que ajudam a antecipar os dados que ainda não foram rotulados.

Um exemplo popular desse aprendizado ocorre quando Machine Learning ajuda a prever se determinadas movimentações bancárias são suspeitas de serem fraudulentas.

Aprendizado não-supervisionado

A partir do momento que os dados não estão rotulados no histórico se usa a aprendizagem não-supervisionada, à qual o sistema carece das respostas corretas de entradas e saídas. Neste sentido os códigos em amostra devem ser descobertos pelos algoritmos.

Por exemplo: O sistema realiza a identificação de clientes com preferências semelhantes e reúnem-os em segmentações, para simular campanhas publicitárias.

Pontos discrepantes dos dados, recomendações de itens e segmentações de textos também são utilizados com base nos algoritmos da aprendizagem não-supervisionada.

Portanto, o Machine Learning é um recurso de inteligência artificial que faz com que as  máquinas aprendam, via análise de dados, sem serem programadas, fazendo com elas tornem-se cada vez mais autônomas e produtivas.

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