Machine learning: o que é, quais empresas adotam essa prática e como vem crescendo.

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De modo bem simples, machine learning é uma ação de computadores realizadas baseada em informações coletadas e não por comandos pré determinados.

Através da coleta de dados com os algoritmos, uma máquina pode realizar uma tarefa baseada nos interesses de um usuário.

Uma vez que tarefas foram realizadas, as informações dessas tarefas são armazenadas e poderão ser utilizadas novamente, baseadas nas predileções dos usuários.

Funcionamento da Machine Learning.

Com o desenvolvimento da capacidade de processamento, velocidade de dados, quantidade de informação e meios de armazenamentos dessas informações, a resposta da ação das máquinas está mais rápida e apurada.

Graças aos avanços tecnológicos, mais informações são armazenadas e são processadas com maior velocidade.

Significa que, com instruções baseadas nas informações dadas por usuários em tempo real, a necessidade do comando do ser humano para as máquinas vem sendo cada vez menor.

Modelos de Machine Learning.

Aprendizado supervisionado.

Quando você determina quais informações a máquina deve “aprender” para obter um melhor resultado.

Um exemplo seria quando a máquina deveria captar informações positivas referentes a um determinado assunto nas redes sociais.

Aprendizado não-supervisionado.

Quando a máquina “aprende” tudo aquilo que lhe é exposta, formando uma padrão baseado no que lhe é dado (o mais comum para usuários casuais).

Classificação.

Derivado do aprendizado supervisionado, é quando as informações que chegam à máquina são categorizadas, de maneira pré determinada, em diferentes modelos (muitas vezes antagônicos).

Regressão.

Outro modelo derivado do aprendizado supervisionado, é quando a informação é extraída da máquina, de maneira que ela tenha que classificar o resultado (quando esse mesmo resultado é diferente de ‘sim’ ou ‘não’).

Árvore de decisão.

Quando é formado um conjunto de respostas para um mesmo “estímulo” na máquina, é que uma árvore de decisão foi formada.

Aprendizado profundo.

É um método de otimização de Machine Learning que possuem numerosas camadas internas (muitas vezes ocultas entre si) com entradas e saídas controladas, que permitem um aprendizado estável e um maior controle.

Quem faz a utilização de Machine Learning.

No geral, aqueles que fazem do uso de dados como um meio de estar a frente dos seus concorrentes recorrem frequentemente ao Machine Learning.

Entretanto, a maior parte das organizações que fazem uso de Machine Learning são aquelas que tem um alto volume de informações para organizar, por exemplo:

  • Governo: agências governamentais, principalmente de segurança pública, utilizam-se de Machine Learning para obter um padrão na internet a respeito de fraudes ou de organizações que vão contra o interesse do estado (crime organizado, terrorismo).
  • Serviços financeiros: bancos e agências financeiras se utilizam dessa tecnologia por um mesmo motivo, evitar crimes como fraudes e extorsões de clientes que tem o perfil de serem assediados dessa forma
  • Marketing: através dessa tecnologia, muitas empresas que trabalham com vendas mantém um padrão de informações sobre os clientes podendo ofertar para os mesmos produtos baseados em suas pesquisas de interesse e compras constantes.
  • Transporte: de acordo com os dados coletados pelos usuários de transporte, seja ele particular ou coletivo, uma empresa pode determinar a necessidade de construção de rotas mais eficientes para viagens para evitar problemas futuros ou explorar novas rotas para aumentar a renda
  • Saúde: através de dispositivos que são utilizados por usuários, informações em tempo real são coletadas por computadores formando um banco de dados, ajudando a melhorar o desempenho da medicina com diagnósticos novos e mais precisos
  • Energia: a coleta de dados por empresas que trabalham com fontes energéticas, como mineradoras e petrolíferas, ajudam a prevenir acidentes naturais em tempo real, além de descobrir novas fontes energéticas em menor espaço de tempo.

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