Não é novidade dizer que vivemos na era da informação. Nesse cenário, em que diversos dados estão disponíveis, é possível tomar decisões de modo mais preciso e inteligente. A grande questão é: como filtrar tantas informações, para que elas de fato sejam usadas da forma mais eficiente possível? O aprendizado de máquina surge como uma solução para esse problema!

Por meio do aprendizado de máquina, ou machine learning, sistemas e softwares têm a prerrogativa de usar uma fonte de dados para identificar e aprender diversos padrões, o que lhes permite gerar indicações interessantes para pessoas e até mesmo para empresas. Levando esses fatos em consideração, é fácil entender a importância dessa tecnologia.

 Com a finalidade de tornar o conteúdo mais intuitivo, dividimos as informações nos seguintes tópicos:

  • O que é machine learning ou aprendizado de máquina?;
  • Qual a importância do aprendizado de máquina?;
  • Quais os tipos de aprendizados de máquina?;
  • Machine learning no dia a dia: 3 exemplos de uso.

Confira!

O que é machine learning ou aprendizado de máquina?

Hoje em dia é fácil atestar a importância dos softwares e dos aplicativos. Afinal, graças a eles, a humanidade é capaz de realizar uma série de atividades complexas. Essa tecnologia é tão presente em nossas vidas que, sem os hardwares que viabilizam sua operação, dificilmente seríamos capazes de manter nosso padrão de vida.

O problema é que, quanto mais complexa a tarefa que deve ser realizada por um software, mais difícil e demorado se torna o seu desenvolvimento. Uma situação que tende a inviabilizar a elaboração de certos sistemas. Felizmente, podemos dizer que o machine learning surgiu como uma solução para este problema.

Basicamente, a tecnologia faz uso de algoritmos que permitem a um software utilizar uma fonte de dados para aprender por conta própria, elaborando assim sua programação. Portanto, o aprendizado de máquina pode ser descrito como o conceito em que um software recebe informações e faz uso delas para encontrar soluções e meios de desempenhar determinadas funções.

Qual a importância do aprendizado de máquina?

Um dos pontos mais interessantes a respeito do machine learning é o fato de que essa tecnologia tem um potencial ilimitado e pode ser aplicada em diversas áreas. Por exemplo, uma empresa interessada em desenvolver produtos e serviços mais personalizados pode fazer uso do aprendizado de máquina para compreender mais a fundo as demandas e interesses de clientes.

Além disso, é válido ressaltar que a tecnologia também pode ser usada em prol da ciência, realizando tarefas como auxiliar médicos a fazer diagnósticos e até mesmo no estudo de doenças. Portanto, não é um exagero dizer que o machine learning é uma tecnologia importante, afinal, ela abre espaço para que diversas áreas e atividades úteis sejam otimizadas, o que beneficia a sociedade como um todo.

Quais os tipos de aprendizados de máquina?

Como pudemos notar, o machine learning é uma tecnologia que permite a softwares e a aplicativos aprender por conta própria, identificando assim o modo mais eficiente para realizarem determinadas tarefas. Esse aprendizado pode ser feito de três modos diferentes. Continue a leitura e entenda como cada um deles funciona!

Aprendizado supervisionado

Como o próprio nome sugere, trata-se de uma modalidade do machine learning em que o aprendizado de máquina e supervisionado pelas pessoas responsáveis pelo seu desenvolvimento.

Nesse tipo da tecnologia, o time de desenvolvimento apresenta ao sistema uma série de eventos com seus respectivos resultados. Cabe ao sistema compreender os fatores que contribuíram para que os resultados, que lhe foram apresentados, fossem alcançados e então utilizar esse conhecimento para prever resultados de eventos parecidos.

Aprendizado não supervisionado

No aprendizado não supervisionado, o time de desenvolvimento não informa ao sistema resultados previamente estabelecidos. Nessa modalidade do aprendizado da máquina, é fornecido apenas o acesso a uma série de dados.

Nesse caso, a missão do software é identificar padrões nos dados e obter indicadores úteis. Essa tecnologia pode ser aplicada em diversos setores, como na área científica, em que ela pode ser aplicada para criar modelos de previsão do clima.

Aprendizado por reforço

No método de aprendizado por reforço, o sistema tem a prerrogativa de interagir com o ambiente, testando uma série de atitudes e decisões, em busca daquelas que entreguem os melhores resultados. Desse modo, por meio da tentativa e erro, o software em questão se torna capaz de definir os meios mais inteligentes para realizar uma tarefa.

Como o machine learning pode ser usado?

Apenas observando a definição de cada modelo de machine learning pode ser difícil entender a fundo o seu funcionamento. Por isso, preparamos três exemplos práticos para que esse conceito se torne mais intuitivo. Acompanhe!

Cálculo de frete

Embora não aparente, a tarefa de calcular o frete pode ser muito complexa. Afinal, ela deve ser feita com base em uma série de fatores que podem variar, como o preço dos combustíveis, impostos, pedágios e o pagamento dos responsáveis por transportar a mercadoria.

Por meio do aprendizado de máquina supervisionado, porém, um software pode analisar cada um desses fatores, assim como os custos de fretes anteriores, para definir uma tabela de preços alinhada à realidade do mercado.

Segmentação de clientes e otimização de vendas

Para prestar a seus clientes um atendimento personalizado, uma empresa deve compreender seus anseios e padrões de compra, o que abre espaço para que seu time de gestão crie estratégias mais eficientes de venda e retenção.

Nesse cenário, um software que utiliza o aprendizado não supervisionado pode analisar todos os dados relacionados à interação entre a empresa e seus clientes e, assim, identificar padrões que indiquem grupos de clientes, por fatores como produtos comprados e a interação entre o cliente e a empresa. Com isso, é possível fazer ofertas mais direcionadas e organizar processos de venda de um modo mais eficiente.

Elaboração de carteiras de investimento

Em um mercado dinâmico, em que diversas variáveis podem afetar o preço de ações, o uso do aprendizado de máquina tem o potencial de tornar a realização de investimentos mais eficiente.

Por meio do aprendizado por reforço, por exemplo, o sistema é capaz de usar dados relacionados a carteiras de ativos criadas anteriormente e, com base nos resultados, positivos e negativos, elaborar uma carteira de acordo com as escolhas que entregaram resultados mais positivos. É válido ressaltar que esse processo pode ser completado pelo aprendizado supervisionado e pelo não supervisionado.

Ao fazer uso do aprendizado supervisionado, o sistema pode considerar fatores que influenciaram de forma clara o preço dos ativos, como a taxa de juros ou políticas do governo. O aprendizado não supervisionado, por sua vez, podem filtrar dados cuja visualização é mais complexa, e assim gerar padrões que antes não seriam considerados.

A inteligência artificial é uma tecnologia com o potencial de tornar uma série de processos mais eficientes, beneficiando assim as pessoas e melhorando seu padrão de vida. Para que ela seja devidamente implementada, porém, o machine learning é fundamental!

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