Muito mencionada em projetos da robótica, machine learning é a tecnologia capaz de aproximar a assimilação de dados das máquinas ao processo observado no cérebro humano.
A técnica é desenvolvida por um conjunto de avançadas ferramentas de back-end.
Isto é, o setor da programação que atua na construção de infraestrutura para coleta, organização, tratamento, armazenagem e distribuição de dados eletrônicos.
Para entender machine learning, é necessário adentrar em seu campo de inspiração, a mente humana.
A metodologia é a união entre os achados da computação e da neurociência, acerca do processo de aprendizado e conexões neurais.
Portanto, machine learning é uma iniciativa que busca melhorar o funcionamento das máquinas a partir da réplica de mecanismos neurológicos humanos, tornando as ferramentas automatizadas mais propícias à resposta em diversos cenários.
Os avanços, as tecnologias usadas como distribuidor de equipamentos, os desafios para o presente e o futuro serão alguns dos temas abordados neste artigo, assim como o valor que esta ferramenta pode gerar para os ambientes organizacionais.
Pontos de partida para o machine learning
É possível calcular a quantidade de informações que chegam ao cérebro de um indivíduo comum todos os dias? A atividade neurológica que envolve o processo de acordar e erguer-se da cama inclui uma miríade de consumo e geração de dados por milisegundo.
O cérebro humano está sempre em trabalho, coletando, tratando, armazenando, descartando e produzindo trilhões de dados em cada um dos diversos impulsos elétricos espalhados por 86 bilhões de neurônios que formam este órgão.
Cada atividade motora, reação química, captação de cor, som, toque e sabor exige o bom funcionamento de toda massa encefálica.
Isto é, as reações químicas que conduzem eletricidade devem ser executadas, todas as vezes, de maneira perfeita.
É um exercício delicado e primoroso, uma percepção fácil para aqueles que já enfrentaram problemas com correntes elétricas ou projetos químicos mal sucedidos por desproporção de reagentes. Tal orquestra está em funcionamento na escrita e leitura deste artigo.
Os primeiros estudos acerca da inteligência artificial já buscavam associar padrões de aprendizado em máquina com a atividade neurológica humana.
Em 1943, os primeiros artigos voltados para a prática conceituam redes neurais como o futuro da computação.
As redes neurais são réplicas do conjunto de neurônios encontrado no cérebro humano e de outros animais com sistema nervoso desenvolvido.
A ideia é refazer, em algoritmo, toda esta malha complexa, de modo a incuti-la no sistema de máquinas.
Em 1951, projetos como uma calculadora que simulava sinapses, fenômenos de transporte de carga elétrica entre um neurônio e outro, a partir de um agente químico condutor, alimentou as esperanças científicas quanto à tecnologia inteligente.
Os primeiros pontos a serem abordados no estudo de aprendizagem de máquina dizem respeito à linguagem, a expressão mais evidente de como acontece o processamento de informações no cérebro durante tarefas cotidianas, como limpeza de sofás.
Tratados de 1956 lançam as bases para a criação de sistemas que usam a implicação lógica para desencadear o aprendizado de funções sem a programação direta desta, a partir da simples exposição a dados em forma de som, imagem ou texto.
As produções mais recentes encontram na linguagem humana um campo ainda promissor, com sistemas de machine learning reunindo cerca de 175 bilhões de padrões de linguagem combinados para a correção de textos e previsão de cenários.
Por mais promissoras que sejam as descobertas em machine learning, a complexidade das conexões neurais do cérebro humano ainda são um desafio.
As máquinas mais recentes possuem capacidade de armazenar menos de 10% do volume neural projetado.
Exemplos de linguagens atuais usadas para machine learning
Os avanços já alcançados permitiram a criação e o aprimoramento de linguagens back-end de programação usados até hoje, permitindo a automação de muitas atividades repetitivas.
Python: praticidade e leveza
Linguagem no final da década de 80, é onipresente no que diz respeito ao aprendizado de máquina e aplicações de estatística para setores de finanças até astronomia. É caracterizada pelo seu aspecto dinâmico e de multitarefa.
Reunindo funcionalidades de outras linguagens, como a extensão de comandos matemáticos em R, a linguagem dispensa a definição do tipo de variável para cada comando, otimizando a criação de interface.
Python é uma linguagem essencial para o aprendizado profundo de marca por suas amplas bibliotecas de código aberto, como TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet. É muito utilizada na criação e otimização de máquinas industriais.
Lisp e seu pioneirismo
Considerada uma linguagem de alto nível, a linguagem Lisp foi lançada em 1958 em estudos de inteligência artificial e é uma autoridade dentro da área, mesmo após muitos anos e o nascimento de muitas outras linguagens, como Python e C++.
O poder dessa linguagem se deriva de sua alta sofisticação, com estruturas de sintaxe que posteriormente seriam incorporadas por outras linguagens, como Java e Javascript.
Fundamental para o machine learning, é possível ver sua atuação na vida diária.
A linguagem é utilizada na segurança de dados, como modo de prevenir e identificar fraudes em cartões de crédito.
Lisp é uma pioneira nas linguagens de programação por lançar ao mercado as seguintes estruturas e funcionalidades:
- Lógica condicional: “if” e “else”;
- Variáveis ponteiros: armazena endereços de memória ou de outra variável;
- Categorização de dados: strings, inteiros e booleanos.
- Integração de paradigmas funcional, de objetos e procedural.
O conjunto destas funcionalidades influenciou dezenas de linguagens usadas no machine learning e em aplicações Web, como o próprio Python.
Desenvolver um projeto arquitetônico comercial voltado para inteligência artificial exige o uso de Lisp.
Machine learning no contexto corporativo
A busca por profissionais e infraestrutura necessária para machine learning é uma tendência que cresce no cenário empresarial, impulsionada pelos excelentes resultados vistos em pioneiros no segmento.
Aplicar a técnica no processo de automação de suas atividades pode alavancar sua posição diante do mercado, abrindo um diferencial que pode estabelecer uma marca, produto ou serviço diante das preferências do consumidor.
Os avanços em aprendizagem de máquina abrem um outro patamar de aproveitamento da tecnologia vigente na execução e monitoramento de serviço de manutenção de ar condicionado até funções do planejamento estratégico.
Revolucionar o atendimento ao cliente
As operações de machine learning estão presentes desde a criação de bots para atendimento dos clientes até a criação de produtos mais assertivos de tecnologia, como aplicativos de GPS que indicam rotas mais precisas.
O machine learning abre um amplo leque de oportunidades para transformar o atendimento ao cliente, reduzindo o percentual de erros, melhorando a satisfação do consumidor e escalando o potencial de trabalho sem contratações extra.
Uma empresa de higienização de pisos pode zerar seus custos com atendimento e promover um serviço de melhor qualidade ao inserir softwares com alto poder adaptativo a diferentes cenários, um aspecto possível apenas através do machine learning.
Garantir a escalabilidade do negócio
Uma das características mais fundamentais das startups, modelos de empreendedorismo altamente tecnológico, é a capacidade de construir pequenas estruturas com grande flexibilidade para expansão.
Na prática, isso significa que os modelos de liderança, ciclos de trabalho e ferramentas usadas serão as mesmas, com custos operacionais estáveis, mesmo durante o processo de crescimento da empresa, construindo uma relação inversamente proporcional.
Garantir este cenário depende da automação de todos os processos do negócio e não apenas isso, mas também a construção de uma estrutura inteligente que se adapte às fases do negócio, seja reutilizável e estabeleça modelos preditivos.
Por isso, as aplicações em machine learning devem ser seriamente consideradas pelos empreendedores que desejam investir nas startups, sejam estas voltadas ao consumidor final ou a outras empresas, como é o caso de indústrias de produtos em alumínio.
Sistemas de monitoramento mais eficazes
As técnicas de aprendizagem de máquina podem ser usadas no monitoramento das atividades de uma empresa, desde o desempenho do corpo de funcionários até o uso de energia elétrica e água.
Sistemas programados por machine learning encontraram modos de reduzir o consumo de energia elétrica sem afetar a produtividade de locais físicos, um achado que promoveu uma economia significativa no passivo da empresa correspondente.
O alto poder analítico destas ferramentas permite a detecção de problemas com grande antecedência, como desperdícios, faltas e irregularidades nas atividades diárias de uma empresa de construção de poços, por exemplo.
Conclusão
Portanto, machine learning é uma prática que promete potencializar as soluções de tecnologia contemporânea e expandir o entendimento de como funcionam os processos de aprendizagem, com contribuições para a computação e a medicina.
O sucesso da prática, além de significar uma profunda transformação no ambiente organizacional das empresas e nos produtos e serviços prestados ao público, contribui com avanços da Neurociência que impactam a Psiquiatria, por exemplo.
O aprendizado de máquina, desenvolvido a partir do estudo de redes neurais, pode conceder respostas quanto aos fatores por trás de doenças mentais como a Esquizofrenia, promovendo tratamentos mais eficazes e quem sabe a cura.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
