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Tendências e Inovação

Machine learning: qual o conceito e por que é importante?

Não é novidade que estamos vivendo na “era dos dados”, em que eles valem muito e são coletados e armazenados em um volume incalculável todos os dias. Diante dessa quantidade enorme de informações, os métodos de machine learning têm sido cada vez mais utilizados, tanto que usamos eles todos os dias sem ao menos perceber.

Eles estão presentes em redes sociais, serviços financeiros, de atendimento e até mesmo na segurança, como o desbloqueio do celular e a biometria do caixa eletrônico. Neste artigo, vamos te mostrar o que é machine learning, qual é a importância desta tecnologia e por que cada vez mais as empresas estão investindo nela. Continue a leitura para entender.

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Qual é a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Antes de entrarmos de vez no assunto principal do artigo, é necessário esclarecer uma dúvida recorrente: Afinal, qual é a diferença entre inteligência artificial e machine learning? A Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que uma máquina simule o comportamento humano. Já o machine learning (ML) é um ramo da IA que permite que uma máquina aprenda automaticamente, com dados do passado, sem programá-la diretamente para isso.

Leia também: Saiba como trabalhar com Inteligência Artificial

Qual é o significado de machine learning?

Como vimos acima, machine learning, ou aprendizagem de máquinas, é a ciência de fazer com que os computadores realizem uma tarefa sem que ele seja explicitamente programado.

Nesta técnica, as máquinas conseguem aprender a executar ações baseadas no aprendizado e não somente através de instruções. Ou seja, ao invés do programador escrever os códigos de cada instrução para que ele cumpra uma tarefa – como acontece nos algoritmos tradicionais, no ML, a máquina recebe instruções gerais para executá-las. Desta forma, ela vai aprendendo sozinha através de tentativa e erro.  

Existem dois métodos principais que são utilizados no processo de machine learning:

Aprendizagem supervisionada: essa é uma abordagem definida pelo uso de conjunto de dados rotulados. Esses conjuntos de dados rotulados são projetados para treinar ou “supervisionar” algoritmos para classificar os dados ou prever resultados com precisão. Neste método, o programador insere entradas e saídas rotuladas, o que permite que a máquina possa medir sua precisão e aprender ao longo do tempo.

Aprendizagem não supervisionada: esta abordagem não usa algoritmos de aprendizado para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulo. Assim, esses algoritmos descobrem padrões ocultos em dados sem precisar da intervenção humana.

Qual é a importância do machine learning?

Já aprendemos que o ML usa dados para aperfeiçoar a sua aprendizagem. Através dele, as empresas conseguem ter uma visão muito melhor das tendências do comportamento dos clientes, de padrões operacionais e do desenvolvimento de novos produtos.

Empresas líderes de seus setores como Google, Facebook e Uber fazem uso do machine learning diariamente em suas operações. Esse tem se tornado um diferencial importante para se manter competitivo no mercado. Mas a melhor forma de entender como o ML se tornou tão importante é aprendendo como ele funciona em tecnologias com as quais já estamos familiarizados. Acompanhe a seguir.

Exemplos de uso do machine learning

Como falamos, o machine learning já é parte da nossa realidade diária. Nós apenas não sabemos que ele está lá e como funciona. Veja abaixo algumas das formas de uso do ML:

Redes sociais: o Facebook usa este método para personalizar a forma como o feed de cada usuário é entregue. Se a pessoa costuma ler posts de um grupo específico, por exemplo, o mecanismo de recomendação vai começar a mostrar mais atividades deste grupo no início do feed.

Assistentes virtuais: sabe as assistentes virtuais que costumam nos atender em aplicativos e sites de bancos? Elas combinam modelos de machine learning de aprendizagem supervisionada e não supervisionada para interpretar o contexto natural de fala.

Reconhecimento facial: o reconhecimento facial dos nossos smartphones e outros dispositivos de segurança usa algoritmos de ML, que encontram, capturam, armazenam e analisam características faciais para combinarem com imagens de pessoas em uma base pré-existente.

Viu só como o machine learning está cada vez mais presente na nossa vida? Com avanços significativos durante os últimos anos e empresas apostando muito nessa tecnologia para gerar ganhos, a tendência é que o seu desenvolvimento se intensifique nos próximos anos.

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