Em algum momento você deve ter ouvido falar sobre Machine Learning – que em português significa "aprendizado de máquina";. Que nada mais é que um tipo de inteligência artificial que permite que computadores tomem decisões, com a ajuda de algoritmos que reconhecem padrões e se tornam capazes de fazer previsões. E quando expostos a novos dados, esses programas de computador podem aprender, crescer, mudar e desenvolver sozinhos. Legal né?
Em 1952, o engenheiro Arthur Samuel escreveu um programa no qual um computador pudesse jogar damas com um humano. O computador analisava o jogo e aprendia com os erros e acertos do adversário. A cada partida, o computador conseguia prever melhor as táticas do jogo e assim montar uma estratégia. Essa é a base para a criação e desenvolvimento de várias invenções atuais.
Por exemplo, você andaria em um carro sem motorista? Essa realidade já está em andamento, a BMW e a Daimler, as maiores montadoras de carros de luxo do mundo, anunciaram em 2017 novas alianças com alguns de seus fornecedores para potencializar os investimentos em carros sem motorista, utilizando como princípio a tecnologia de Machine Learning.
Além das montadoras, o Machine Learning também é aplicado cada vez mais no nosso
cotidiano, com a sofisticação dos apps para celular. Sugestões de filme no Netflix e músicas no Spotify, assim como rotas alternativas no Google Maps e Waze caracterizam os empregos dessa tecnologia frente às dicas sobre o comportamento de compra de clientes e câmeras de vigilância pública com reconhecimento facial.
Mas afinal, como funciona a aprendizagem de máquina? A programação de Machine Learning se subdivide em Aprendizagem Supervisionada e Aprendizagem Não-supervisionada. A primeira estabelece modelos de entrada de dados conhecidos e saída de previsões, enquanto a segunda identifica padrões e estruturas ocultas na entrada de dados.
Portanto, por meio do Machine Learning, podemos aumentar a capacidade humana de resolver problemas e se antecipar a riscos, com base nos resultados levantados pelos programas. Isso se aplica em questões relativas ao Big Data, ou seja, o grande conjunto de dados armazenados, no qual a Aprendizagem de Máquinas tem sido a técnica-chave para solucionar demandas. Os usos vão desde diagnósticos médicos, previsões do tempo e identificação de mudanças climáticas até análises e deduções sobre o mercado de ações.
Fique atento aos próximos conteúdos envolvendo o tema Machine Learning, até a próxima!
