CURSO GRATUITO

INSCRIÇÕES ATÉ

21/06

Inscreva-se agora

O que é Machine Learning?
A evolução do Machine Learning
Por que usar a Aprendizagem de Máquina?
Exemplos de uso do Machine Learning
Machine Learning no seu dia a dia
Aprendizado de máquina e a Indústria 4.0
Métodos mais populares de Machine Learning
Inteligência Artificial x Deep Learning x Machine Learning

Saiba o que é Machine Learning e veja como funciona esse método de análise de dados

Seria possível uma máquina aprender por conta própria? Descubra como o Machine Learning está mudando nossa realidade e a forma como lidamos com dados.

Anna Carolina Dalalana
Por: Anna Carolina Dalalana
Saiba o que é Machine Learning e veja como funciona esse método de análise de dados

Machine learning, que em tradução para o português significa “aprendizagem de máquina”, é um método de análise de dados e um ramo da Inteligência Artificial.

Ele se baseia no conceito de que máquinas podem identificar padrões, aprender dados e tomar decisões de maneira autônoma.

Você já foi buscar atendimento em um chat on-line e foi surpreendido por uma resposta super rápida fornecida por um robô? Essas IA’s estão substituindo os humanos e respondem sobre o envio do produto, dúvidas mais frequentes, ou fornecem informações mais personalizadas.

Esse é apenas um exemplo de como o machine learning já faz parte da nossa realidade.

Entretanto, você já imaginou o que os computadores podem aprender sozinhos a partir do infinito número de dados que os humanos fornecem a eles diariamente?

É o famoso trocadilho: “Eu sei o que você fez no clique passado”

Ficou curioso? Então continue a leitura, pois vou te contar tudo o que você precisa saber sobre essa tecnologia que faz parte das nossas vidas o tempo todo e nem percebemos. Nossos tópicos são:

  • O que é Machine Learning;
  • A evolução do Machine Learning;
  • Por que usar a Aprendizagem de Máquina;
  • Exemplos de uso do Machine Learning;;
  • Machine Learning no seu dia a dia;
  • Aprendizado de Máquina e a Indústria 4.0;
  • 4 Métodos mais populares;
  • Inteligência Artificial x Machine Learning x Deep Learning.

Vamos lá?

O que é Machine Learning?

Machine learning, ou aprendizagem de máquina, em português, é um dos ramos da Inteligência Artificial capaz de identificar padrões, tomar decisões e modificar seu comportamento de forma autônoma, com base na análise de dados e de suas experiências, com o mínimo de interferência humana.

O aprendizado de máquina pertence à esfera da Ciência da Computação que possibilita fazer previsões, automatizar respostas e executar tarefas, simulando comportamentos do cérebro humano, por meio de algoritmos de aprendizado com técnicas de Inteligência Artificial e Big Data.

Esse complexo sistema faz parte do nosso dia a dia. Você imagina como?.

Todas as vezes que você usa um serviço de streaming como o Spotify, assiste a séries na Netflix ou recebe anúncios de produtos baseado em seus interesses, você está recebendo o resultado de uma ampla análise de dados que orientou computadores a aprender, por conta própria, suas preferências.

Se você quer saber melhor como isso funciona, continue a leitura.

A evolução do Machine Learning

O machine learning não é uma tecnologia da atualidade. Ele surgiu com o reconhecimento de padrões a partir da teoria de que os computadores conseguem aprender sem a necessidade de uma programação prévia.

Em outras palavras, anteriormente esses sistemas deveriam obedecer a fluxos pré-definidos pelos próprios humanos.

Além disso, o machine learning conseguiu mudar e atualizar até mesmo as linguagens e programação de baixo para alto nível, frameworks, IDEs, entre outros.

Por que usar a Aprendizagem de Máquina?

Com o avanço da internet passamos a ter um grande volume de dados, formado por nossos comportamentos, preferências e escolhas, que formam o Big Data.

A capacidade humana deixa de ser eficiente para tratar todos esses dados e os métodos computacionais se tornam um caminho promissor.

A partir disso, o machine learning se torna mais evidente, por ser um método capaz de analisar todos esses dados, criar modelos, encontrar estruturas e fazer a automatização de processos e decisões. Veja abaixo quais são os benefícios dessa tecnologia.

Eficiência

Os algoritmos inteligentes do aprendizado de máquina conseguem automatizar tarefas e fazer previsões precisas em tempo real, com taxas de assertividade altíssimas, que praticamente excluem o erro humano dos processos, ajudando a reduzir custos e alavancar os resultados positivos.

Adaptabilidade 

Por conseguir tratar os dados em tempo real, os algoritmos ajudam a traçar e ajustar as estratégias dos negócios com agilidade, permitindo acompanhar as mudanças aceleradas do mercado.

Competitividade

Utilizar o machine learning em seu negócio significa poder fazer previsões de mercado com base nos resultados passados, melhorando seu modelo de negócio e sua vantagem em relação aos concorrentes.

Segmentação e Conversão de Clientes

Com base na análise dos padrões comportamentais é possível segmentar grupos de clientes que possuem preferências similares, permitindo abordagens de venda individuais para cada grupo, na hora certa e com os produtos certos.

Qual a importância do Machine Learning?

A sua importância se dá na visualização de dados e auxílio no fluxo de informações.

Afinal, o machine learning permite que as máquinas encontrem padrões em dados de forma autônoma e automática, sem a necessidade de programar especificamente o que elas devem buscar.

Essa ação otimiza a análise de dados e proporcionaresultados extremamente precisos e relevantes.

As principais organizações, como Google e Meta, já utilizam o machine learning para buscar soluções.

Exemplos de uso do Machine Learning

Segurança 

Governos e instituições financeiras têm usado o machine learning na cibersegurança para analisar suas múltiplas fontes de dados. Com isso, conseguem aumentar a eficiência econômica, detectar fraudes e roubos de identidade.

Saúde 

Com o advento dos sensores e wearables, o aprendizado de máquina tem se tornado um grande aliado dos médicos na análise dos dados de seus pacientes, ajudando a aperfeiçoar diagnósticos, tratamentos e a prever possíveis alertas de complicações.

Marketing e Vendas 

Neste caso, a aprendizagem de máquina ajuda a conhecer as preferências de compra e comportamento dos clientes, permitindo a produção de conteúdos e promoções específicos para cada grupo e um caminho de vendas personalizado que gera uma conversão maior para a empresa.

Um exemplo do machine learning neste tópico são os sites ou e-commerces que recomendam produtos com base nas suas preferências ou compras efetuadas anteriormente.

Transporte

Sendo referência em identificar padrões a partir da análise de dados, essa tecnologia tem sido primordial na elaboração de rotas mais eficientes e identificação de potenciais problemas.

Percebeu como essa tecnologia influencia na nossa vida, inclusive nos induzindo a tomar decisões e escolher certos produtos e empresas? Tenho mais alguns exemplos de como o machine learning está presente diretamente no seu dia a dia.

Machine Learning no seu dia a dia

Estamos sendo observados o tempo todo, pois produzimos dados a cada escolha que fazemos na internet, cada movimento de mouse eseleção de conteúdo e produto. Quem faz a análise de todos esses dados para nos proporcionar experiências mais práticas, rápidas e assertivas é o aprendizado de máquina. Veja alguns exemplos:

  • Redes sociais, como o Facebook e o Instagram, analisam suas últimas conversas e interações com amigos para selecionar a ordem de exibição de stories e postagens.
  • Lojas com serviços online, como Amazon e Mercado Livre, observam suas buscas e compras, horários e categorias de produtos para formular anúncios específicos para você e proporcionar compras mais personalizadas.
  • Serviços de transportes e rotas, como o Maps, conseguem elaborar rotas mais eficientes, com menos riscos de acidentes, roubos de carga, usados tanto por transportadoras como usuários individuais.

Outro tema que está em alta e é totalmente correlacionado com o que estamos vendo é a Indústria 4.0.

Aprendizado de máquina e a Indústria 4.0

A Indústria 4.0, também conhecida como a 4º Revolução Industrial, traz para o “chão de fábrica” a prática das tecnologias digitais, buscando fábricas inteligentes e mais eficientes, baseadas na automação, computação e conectividade.

O aprendizado autônomo a partir da análise de dados é de extrema importância, pois garante à indústria resultados mais confiáveis que podem ser aplicados de forma integrada por todas as máquinas.

Os robôs autônomos são um bom exemplo. Eles são capazes de realizar tarefas e cumprir objetivos sem a intervenção humana, captando dados do ambiente em que estão para se guiar e “aprender”.

Desta forma, podem substituir o trabalho humano em situações de perigo e realizar tarefas repetitivas ou até inviáveis para o ser humano.

Além de tudo, eles conseguem realizar as atividades de forma mais rápida, segura, reduzindo os custos.

Vamos ver agora 4 métodos mais conhecidos de aprendizado de máquina que podem ser desenvolvidos.

Métodos mais populares de Machine Learning

1. Aprendizado Supervisionado

Neste caso, o sistema já tem entradas e saídas definidas, ou seja, ele sabe quais são seus problemas e suas respectivas soluções.

Desta forma, o algoritmo consegue comparar as respostas reais com as respostas esperadas para encontrar os erros, aprender e fazer os ajustes necessários para chegar ao modelo esperado.

Este método é mais utilizado nos casos em que se pode prever prováveis eventos futuros a partir de dados históricos.

2. Aprendizado Semi-Supervisionado

Este método segue as mesmas aplicações do método Supervisionado, porém com uma diferença. Neste caso, temos uma grande massa de incertezas alinhada a uma pequena quantidade de dados definidos, que irão guiar o aprendizado das máquinas.

É muito útil quando os dados conhecidos, ou também rotulados, têm um custo muito alto para se aplicar o método anterior.

3. Aprendizado Não Supervisionado

A aprendizagem não supervisionada, ao contrário da primeira, não recebe nenhuma saída definida, ou seja, não existe uma solução ou resposta correta.

A intenção é analisar todos os dados e encontrar alguma semelhança ou estrutura entre eles. É muito utilizado para segmentar grupos que tenham atributos em comum, como perfil de clientes e frequências de compra.

4. Aprendizado por Reforço

Diferente de todos os métodos anteriores, este tipo de aprendizagem não possui nenhuma massa de dados inicial.

Neste caso, o algoritmo coleta impressões do ambiente e através de tentativas e erros ajusta seu modelo para melhores resultados de acordo com os retornos positivos e negativos que recebe do ambiente. É muito comum em softwares financeiros, jogos, navegação e robótica.

Por último, vamos ver outros dois temas que estão sempre associados ao Machine Learning e que geram muita dúvida.

Inteligência Artificial x Deep Learning x Machine Learning

Muitas pessoas acham que aprendizado de máquina, inteligência artificial e deep learning são a mesma coisa, mas apesar de estarem relacionados, eles têm significados diferentes.

Inteligência Artificial

Genericamente falando, a IA é a capacidade das máquinas em simular nosso raciocínio, ou seja, imitar algumas características humanas, como tomadas de decisões e reconhecimentos audiovisuais. Pode ser implementada de muitas formas, desde lógicas simples até algoritmos de treinamentos neurais mais complexos.

Machine Learning

O aprendizado de máquina é um dos desdobramentos da Inteligência Artificial. É a capacidade das máquinas aprenderem, se corrigirem e ajustarem modelos a partir de uma grande quantidade de dados, com a mínima interferência humana. Vale dizer que todo método de aprendizagem utiliza IA.

Deep Learning

Também conhecida como aprendizagem profunda, é um subconjunto do machine learning. Trata de redes neurais artificiais que imitam a complexidade e o funcionamento dos neurônios. São utilizadas para soluções complexas e precisas, como reconhecimento de imagem e som.

Dica especial!

Confira o Ebook gratuito Guia de carreira para novos cientistas de dados e confira mais sobre a carreira de novos cientistas de dados.

Você aprenderá como dar início na carreira de dados, em quais áreas aperfeiçoar suas habilidades e entenderá por que o cientista de dados é um dos mais buscados pelo mercado.

Se interessou? Não perca essa oportunidade e baixe agora o nosso eBook.

Guia de carreira para novos cientistas de dados

Anna Carolina Dalalana

Anna Carolina Dalalana

Grad. em Engenharia Eletrônica pela Universidade Federal de Itajubá. Foi bolsista CNPQ para desenvolvimento de plataforma embarcada para aplicações biomêdicas por meio amplificação de movimento em imagem e voluntária da ONG Engenheiros Sem Fronteiras - Núcleo Itajubá desenvolvendo projetos de aquecedores solares de baixo custo para implementação em instituições de caridade. Green Belt em Lean Seis Sigma. Foi estagiária de Desenvolvimento de Produtos da aviação comercial da Embraer S.A., trabalhando diretamente com ensaios de sistemas aviônicos em laboratórios de simulação e no desenvolvimento de um projeto na área de Inteligência Artificial para detecção de falhas utilizando reconhecimento de imagem em testes automáticos. Especialista na produção de conteúdo na área de Pesquisa e Desenvolvimento do Grupo Voitto.

Primeiros passos com Python, baixe agora!

QUER RECEBER CONTEÚDO VIP?

Entre para nossa lista e receba conteúdos exclusivos e com prioridade.

Respeitamos sua privacidade e nunca enviaremos spam!

voitto.com.br

© Copyright 2008 - 2024 Grupo Voitto - TODOS OS DIREITOS RESERVADOS.

Primeiros Passos Com Python

Para baixar o material, preencha os campos abaixo:

Possui graduação completa?

Concordo em receber comunicações de acordo com a Política de Privacidade.