Machine learning, ou aprendizagem de máquina, é um processo de análise de dados para a construção de modelos analíticos, de forma automatizada. Utilizando algoritmos que aprendem com dados, machine learning é uma forma de fazer com que computadores sejam capazes de identificar insights em informações, sem serem especificamente programados para isso.

Quer entender melhor esse conceito e suas aplicações? Confira as informações que selecionamos a seguir:

O que é machine learning?

Machine learning são sistemas programados para aprender e melhorar automaticamente com a experiência. Reconhecendo padrões complexos e tomando decisões inteligentes com base em dados, esses sistemas superam o desafio de analisar o complexo conjunto de decisões possíveis. E, com auxílio de algoritmos, é possível descobrir conhecimentos baseados em sólidos princípios estatísticos e computacionais. O campo integra teoria da probabilidade, lógica, otimização combinatória, estatística e diversas outras metodologias como base de suas muitas aplicações, que podem processar linguagens, reconhecer padrões e minerar dados.

Devido às novas tecnologias da computação, o machine learning não é hoje como era no passado. Embora não seja uma ciência exatamente nova, ela está ganhando novo impulso graças ao Big Data. Algoritmos de machine learning têm, na atualidade, capacidade técnica para aplicar de forma automatizada cálculos matemáticos complexos em grandes conjuntos de dados.

Graças ao poder de processamento avançado que encontramos nos computadores de hoje, muitos desenvolvimentos se tornaram possíveis. Um bom exemplo são as recomendações altamente precisas da Netflix e da Amazon.

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Por que machine learning é importante?

O recente interesse no machine learning se deve aos mesmos fatores que fizeram a mineração de dados tão atraente. A capacidade de aprendizagem é um dos aspectos mais importantes da inteligência, e traduzir esse poder para as máquinas é um grande passo para tornar nossos dispositivos mais inteligentes.

O machine learning é hoje a área que mais avança quando falamos em inteligência artificial.  Com o crescente volume e variedade dos dados disponíveis — e um poder de processamento computacional cada vez mais avançado, barato e poderoso — é possível produzir modelos de forma rápida e automática. Esses modelos são, por sua vez, capazes de analisar dados maiores e mais complexos — e oferecer resultados mais rápidos e precisos, mesmo numa escala muito grande. Ao construí-los, as organizações têm maiores chances de identificar oportunidades de lucro e evitar riscos desconhecidos.

Onde o machine learning está presente?

Graças à tecnologia avançada, as técnicas de machine learning estão se tornando cada vez mais difundidas em aplicações. Já usamos aplicativos baseados em machine learning todos os dias, e um bom exemplo disso são as assistentes virtuais Siri e Cortana. Outro exemplo de aprendizagem de máquina é o software de reconhecimento facial do Facebook, que funciona com uma precisão assustadora. Com informações submetidas pelos usuários, a tecnologia utiliza machine learning para reconhecer rostos familiares entre seus amigos.

Todos conhecemos o Google Translate — e muitos de nós dependemos dele para navegar pela internet — mas como ele pode traduzir tantas línguas com perfeição? A resposta também está no machine learning. A tradução automática desenvolvida pelo Google conseguiu mudar completamente a forma como pessoas se comunicam, e foi reescrita pela empresa americana com base em deep learning.

Quais são as metodologias utilizadas em machine learning?

O machine learning tem vários métodos para funcionar. As árvores de decisão, por exemplo, são ferramentas de apoio que utilizam um gráfico ou modelo de decisões e suas possíveis consequências. Uma árvore de decisões tem o número mínimo de perguntas que um software deve fazer para avaliar a probabilidade de tomar uma decisão correta.

Outra das metodologias que tornam a aprendizagem de máquina possível é a regressão logística — uma forma de estatística modelar com variáveis explicativas. Por meio da regressão logística é possível medir a relação entre uma variável dependente categórica e outras variáveis independentes, estimando as probabilidades.

Graças a isso o machine learning pode pontuar o crédito, medir taxas de sucesso em campanhas de marketing e até prever as receitas de um determinado produto.

E aí, gostou de conhecer um pouco melhor o funcionamento do machine learning? Então não se esqueça de deixar seu comentário!