A aprendizagem de máquina é uma das principais tecnologias da atualidade.
Redes sociais, jogos, streaming, aplicativos, reconhecimento facial… Mesmo sem a gente perceber, ela já está inclusa em dezenas de aplicações em nosso cotidiano — e a tendência é uma participação ainda maior com o tempo.
Mas o que seria essa tecnologia? Como funciona? Pode nos substituir?
Você vai saber a resposta de todas essas perguntas neste artigo! Continue a leitura…
Clique na imagem para baixar o e-book Metodologias Ágeis, ou aqui.
Leia também:
O que é aprendizagem de máquina?
O aprendizado de máquina (machine learning) é a programação de uma máquina para aprender automaticamente, utilizando apenas o mínimo de interferência humana.
Basicamente, o processo vai funcionar como se fosse a construção da nossa própria inteligência:
-
A máquina recebe dados;
-
Analisa as informações;
-
Identifica padrões;
-
Toma a melhor decisão.
No entanto, na machine learning, são milhares de dados. O Chat GPT, por exemplo, foi treinado com 100 trilhões de parâmetros e 300 bilhões de palavras.
Nesse caso, é possível programar a inteligência artificial para armazenar e aprender cada vez mais conforme recebe novas informações e identifica novos padrões, criando uma espécie de sistema de retroalimentação.
Tipos de aprendizagem de máquina
Aprendizagem supervisionada
Nesse tipo de aprendizagem de máquina, a máquina é programada com base em uma série de rótulos que identificam as saídas correspondentes conforme a cada entrada. Para isso, é preciso mapear os possíveis dados de entrada e as saídas desejadas, de modo que o algoritmo consiga “rotular” e gerar o resultado desejado.
Um exemplo real deste tipo de aprendizagem pode ser o e-mail. Com base em uma série de rótulos, o algoritmo consegue separar o que é spam ou não.
Em geral, esse tipo de machine learn é utilizado para tarefas de classificação (categorização) e regressão (previsão de valores numéricos).
Aprendizagem não supervisionada
Consiste em um tipo de aprendizagem de máquina que o algoritmo é treinado para descobrir padrões e estruturas dos dados e fornecer um resultado personalizado. Ou seja, não existe uma resposta correta ou rótulos.
Essa característica permite, por exemplo, a indicação de produtos em um e-commerce de acordo com os padrões de comportamento do usuário. Em redes sociais, a machine learning também é bem utilizada para recomendar conteúdos de interesse do usuário.
Aprendizado semi-supervisionado
Combina os dois tipos de aprendizagem de máquina: o supervisionado e o não supervisionado. Desse modo, o algoritmo tem um conjunto de rótulos pré-estabelecidos para aumentar o seu desempenho, mas, ainda assim, é capaz de identificar padrões e fornecer respostas personalizadas.
Um dos principais exemplos é a identificação facial, já que a máquina conta com rótulos de características faciais básicas (olhos, boca, nariz, entre outros) e também consegue identificar outros elementos diferenciais e analisar se é pessoa mesmo ou não.
Aprendizagem por reforço
Principalmente utilizada na robótica, a aprendizagem de reforço interage com o ambiente por meio de feedbacks constantes. Basicamente, o sistema funciona com base em um aprendiz (agente) que recebe o retorno no ambiente na forma de recompensas ou punições à medida que executa ações.
Pense em um jogo de xadrez, por exemplo. Ao jogar com a máquina, ela aprende novas movimentações e jogadas conforme interage com o usuário.
Aplicações da aprendizagem de máquina
Hoje, a aprendizagem de máquina é uma das grandes apostas da Indústria 4.0, sendo utilizada em uma enorme gama de aplicações em diversos segmentos.
A seguir, trouxemos algumas das aplicações:
Linguagem
-
tradução automática;
-
detecção de spam;
-
correção ortográfica;
-
desenvolvimento de textos;
-
entre outros.
Imagem
-
detecção facial;
-
reconhecimento de objetos;
-
análise de vídeo;
-
geração de imagens;
-
classificação de imagens;
-
melhora na qualidade de fotos.
Finanças
-
detecção de fraudes;
-
análise de risco de crédito;
-
recomendações de investimentos;
-
identificação de padrões de consumo.
Automação
-
percepção do ambiente;
-
planejamento de rotas;
-
assistência ao motorista;
-
manutenção preditiva;
-
gestão de frota.
-
segmentação de clientes;
-
otimização de campanhas;
-
recomendação de produtos;
-
personalização de conteúdo;
Indústria
-
controle de qualidade;
-
análise de dados dos sensores;
-
manutenção preditiva;
-
geração de relatórios;
-
ajuste de parâmetros.
Robótica
-
manipulação de objetos;
-
interação social;
-
linha de montagem;
-
mapeamento do ambiente;
-
imitação de movimentos.
Além desses setores, a educação, a logística, a saúde e diversos outros também possuem dezenas de aplicações.
Futuro e desafios da aprendizagem de máquina
Embora a aprendizagem de máquina oferece dezenas de possibilidades, ainda existem alguns desafios que necessitam de solução para o futuro.
Por enquanto, alguns dos principais preocupações são:
-
Automação generalizada e substituição do humano em diversas funções — se a máquina pode fazer o nosso trabalho com muito mais eficiência e agilidade, como nós ficamos?
-
Privacidade e segurança — para onde vão os dados que oferecemos a essas aplicações? E se alguém quiser se aproveitar?
-
Viés das informações — considerando que a máquina é programada por humanos, que naturalmente possuem preconceitos, opiniões e posicionamentos, como fazer para que o algoritmo seja justo e imparcial.
De qualquer maneira, a tendência da aprendizagem de máquina é crescer nos próximos anos e desenvolver novas aplicações cada vez mais autônomas.
O que você acha dessa tecnologia? Um risco ou uma solução? Compartilhe esse conteúdo com mais pessoas!