Análise preditiva

Machine Learning: o que é e qual a sua importância?

Machine Learning: o que é e qual a sua importância

O conceito de Machine Learning não é novo: por incrível que pareça, as primeiras pesquisas sobre o assunto surgiram na década de 60! No entanto, foi só nestes últimos anos que a tecnologia ganhou força, sucesso devido principalmente aos avanços da mineração de dados e do Big Data.

Essa combinação permite que a Inteligência Artificial avance e esteja cada vez mais presente em serviços comuns (como o Netflix) sem a necessidade de uma supervisão humana. Quer saber mais sobre o assunto? Continue a leitura e entenda o que é o chamado “aprendizado da máquina” e suas aplicações!

O que é Machine Learning?

O aprendizado da máquina é um conjunto de algoritmos, utilizado para um determinado fim, que se renova e melhora sem a intervenção de um programador. Mas isso significa que o futuro visto em filmes chegou e que as máquinas vão substituir o trabalho humano? Não.

Como o número de dados na internet aumentou muito, os tipos de análise — como a análise preditiva — precisam ser ainda mais rápidos. Então, essa tecnologia acelera o desenvolvimento de modelos analíticos, aprende com eles e implementa melhorias, criando novos modelos.

Quais tipos existem? 

Existem duas formas de Machine Learning: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado.

O aprendizado supervisionado trabalha com dados com uma saída previsível: a máquina analisa as informações, mas já sabe o que pesquisar, pois eles estão rotulados. Então, ela chega a uma resposta. Com esse modelo, analisa dados semelhantes — não rotulados — e faz a correlação entre eles, tentando prever acontecimentos, como fraudes. Nesse caso, o aprendizado da máquina é de 70%. 

Já o aprendizado não supervisionado se refere à pesquisa de dados que não têm rótulos históricos. A análise é feita e os dados são agrupados. Sendo assim, o algoritmo teria achado uma “resposta” para aqueles dados que pode ser uma característica em comum entre grupos de clientes de uma empresa, por exemplo. Aqui a máquina só aprende de 10% a 20%. 

Em que pode ser aplicada?

A tecnologia já é aplicada em vários setores da sociedade, como área financeira, detecção de textos, imagens, sugestões no e-commerce, seu feed em Redes Sociais, entre outras utilidades. Vamos conhecer algumas?

A melhor rota

Quando você abre os aplicativos Google Maps e Waze, com certeza está usando Machine Learning. O algoritmo aprende com os dados enviados por outros usuários e sugere a melhor rota para o motorista. Leva em consideração as condições de trânsito, acidentes, paradas e até o clima para definir em tempo real o caminho mais rápido. 

Reconhecimento de texto e imagem

Nesse caso, temos dois exemplos. O Google já possui uma busca por padrão de imagem. O outro exemplo é o Captcha, aquele sistema que reconhece a imagem para atestar que o usuário não é um robô.

O reconhecimento de texto já foi até usado para análise de empréstimos na empresa americana JPMorgan e diminui custo e tempo do trabalho de advogados.

Previsão de eventos futuros

Para quem tem o cartão de crédito clonado, essa utilização é muito importante. O algoritmo analisa o padrão de compra do cliente e prevê que outros usos sejam fraudes e avisa o sistema para que bloqueie a conta. 

Sugestão de filmes e ofertas 

Os assinantes do Netflix devem ficar intrigados com as sugestões de filme baseadas nas suas preferências. Isso nada mais é do que Machine Learning. O mesmo se aplica nas ofertas feitas por sites de e-commerce. 

Com as aplicações, ficou muito mias fácil entender o que é Machine Learning. E essa tecnologia promete ainda surpreender todo mundo com seus novos tipos de uso. Não é à toa que o Google é uma das empresas que mais investe nisso, inclusive no seu projeto de carro sem motorista. 

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