Afinal, o que é Machine Learning?

Existem tecnologias que fazem parte da nossa rotina e que nos auxiliam em vários aspectos de um jeito tão sutil que muitas vezes nem percebemos.

Sabe aquela sensação estranha de conversar sobre um determinado assunto e do nada esse mesmo assunto aparecer em qualquer App e Website como notificação, anúncio ou até mesmo alguma notícia? E logo surge aquele pensamento: “De onde será que vem isso?” Como isso pode funcionar?”



Isso é tecnologia, Inteligência Artificial, isso é Machine Learning.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é um termo inglês que traduzido significa aprendizado de máquina. Machine Learning não é somente um sistema que busca informações de acordo com o seu histórico de pesquisas, na verdade, ele é um método que se dispõe de diversas definições e funções possíveis, mas que para facilitar a compreensão pode ser definido como um sistema que modifica o comportamento da máquina, autonomamente, tendo como base a análise de dados de acordo com as suas próprias experiências, identificando padrões com o mínimo de intervenção humana possível.

Para se desenvolver um aprendizado de máquinas a estrutura é completamente diferente do desenvolvimento de softwares tradicionais. No Machine Learning os algoritmos são criados a partir dos dados que serão analisados, e com o resultado dessas análise serão criadas regras que procuraram desempenhar funções que mais se adequam ao contexto.

O Machine Learning possui amplas funcionalidades e atualmente é muito utilizado dentro das empresas como um grande recurso para facilitar e até proteger seus negócios. Por ser um ramo da Inteligência Artificial, muitas pessoas ainda acreditam que ambos possuem a mesma funcionalidade, que são a mesma coisa, mas veremos como ambos funcionam.

Inteligência Artificial (IA)  X  Machine Learning

Observando toda funcionalidade do Machine Learning, não dá para negar que realmente ambos parecem ser a mesma coisa. Entretanto, podemos dizer que em partes eles são mesmo, porque o Machine é um ramo da IA, ou seja, faz parte dela, mas logo negamos essa teoria, porque a IA representa um amplo campo de estudo, ao contrário do Machine que representa um campo específico.

A Inteligência Artificial refere-se à capacidade das máquinas executarem tarefas inteligentes como se fossem seres humanos, consultando uma base pré-configurada e repetindo padrões. Um sistema amplo que utilizamos no nosso dia a dia e que ao mesmo tempo parece tão abstrato e futurístico. A IA se aproxima do raciocínio humano por meio de uma capacidade que faz parte do processo para chegar à inteligência, que é o aprender.

O aprender é a principal habilidade do Machine Learning. Humanamente falando, quanto mais executamos uma tarefa, mais habilidosos ficamos nela, e com esse sistema não é diferente, os dados que disponibilizamos publicamente em web e redes sociais, acabam servindo de treinamento para os algoritmos da Inteligência Artificial, e é dessa habilidade de aprender que podemos então concluir que ambos os conceitos se relacionam, pois a aplicação do Machine depende diretamente do uso da Inteligência Artificial.

Para facilitar ainda mais a compreensão teórica, podemos observar alguns exemplos de Machine Learning aplicados no nosso dia a dia.

Exemplos de uso do Machine Learning

Como dito no início, essa tecnologia atua no nosso dia a dia de forma tão sutil que só assim para analisarmos o quão acabamos sendo “dependentes” dela, até porque toda ajuda é bem vinda, não é mesmo?

1. Compras online: Quando um usuário busca algum produto em alguma plataforma de vendas, como por exemplo: “celular”, “livros de romance”, ou “tênis”, rapidamente o sistema retorna para ele uma lista de produtos relevantes, relacionados à pesquisa. Dessa forma, por “baixo dos panos”, os algoritmos aprendem a combinar os recursos por relevância, além de identificar o gosto do usuário por meio dos padrões de pesquisas que são realizados, podendo assim iniciar com o famoso sistema de recomendações. Estudos mostram que esse tipo de recurso aumentou em até 30% de vendas em lojas online.
2. Apps de transportes: A chegada de aplicativos para se locomover pelas cidades tem sido um dos mais utilizados entre as pessoas. Desenvolver um aplicativo é algo no qual já abordamos em outros textos, mas se pararmos para pensar, como o aplicativo determina o preço dos passeios? Como esses serviços combinam rotas ideais minimizando os desvios? Com o Machine Learning. Por meio dos dados das corridas, o aplicativo identifica os padrões utilizados pelo usuário e se adapta conforme as mudanças de comportamento que ocorrem.
3. Detecção de fraudes: Essa pode ser considerada uma das aplicações mais antigas do Machine Learning. O sistema permite que o emissor do cartão identifique um comportamento que esteja fora do padrão, possibilitando o bloqueio dele no momento em que a compra é realizada. Porém, um dos maiores desafios tem sido minimizar os falsos positivos, pois muitas vezes pode acontecer do sistema negar alguma transação que seja feita pelo proprietário do cartão.

Machine Learning para negócios

Podemos perceber que grandes empresas aderiram a esse sistema e que hoje são referências para muitas outras. Empresas como Google, Amazon, Spotify, Netflix, entre outras que trazem dentro de si esse gostinho de "proximidade" entre máquina e servidor. No entanto, pequenas empresas também têm aderido à ideia.

De acordo com um estudo realizado pela Gartner, a adoção das práticas de IA e Machine Learning possibilitou um crescimento de 4% a 14% no período de um ano. O sistema possibilita uma melhor comunicação da marca, a redução de custos operacionais, além de muitos outros benefícios.

Porém, vale destacar que essa prática só será realmente validada se houver profissionais especializados atuando nela, se não de nada adianta.

Sendo assim, podemos concluir dizendo que os anúncios que recebemos “misteriosamente” em Websites, não aparecem por meio de “mágica”, mas sim pelo aprendizado de máquinas, a própria Inteligência Artificial agindo ao nosso favor.

Porque ao contrário do que muitos pensam, a IA não veio para substituir profissionais, mas sim para otimizar a dinâmica e resultados, proporcionando tanto benefícios para as empresas, quanto principalmente para os usuários e consumidores.

Seu funcionamento é simplesmente FANTÁSTICO!