Machine Learning é um termo que está cada vez mais presente em diversas áreas da sociedade, desde a criação de produtos de tecnologia até o desenvolvimento de pesquisas científicas.
Porém, não são todas as pessoas nos dias de hoje que estão familiarizadas com essa expressão e entendem qual é a sua importância para o mundo em um panorama geral.
Neste texto, portanto, será explicado o que é Machine Learning, qual a importância dele para a atualidade e, por fim, como ele funciona efetivamente no uso em empresas, como chaveiro 24 horas, por exemplo.
Entendendo o que é Machine Learning
Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina, em uma tradução para o português) é um subcampo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos.
Além disso, busca lidar com modelos que permitem que um computador aprenda e tome decisões com base em dados reais e importantes.
Isso sem a necessidade de ser explicitamente programado para executar tarefas específicas como explicar como funciona um home theater planejado para sala, por exemplo.
Em vez disso, o computador é alimentado por um conjunto de dados de treinamento, a partir do qual ele pode aprender padrões e relações entre os dados, e depois aplicar esse conhecimento para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados.
Há muitas técnicas e algoritmos diferentes utilizados no Machine Learning, incluindo regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, entre muitas outras. O aprendizado da máquina é utilizado em diversas áreas, como:
- Reconhecimento de fala;
- Processamento de imagem;
- Previsão de vendas;
- Análise de dados financeiros;
- Detecção de fraudes.
Cada uma dessas áreas pode aproveitar os vários benefícios que o aprendizado de máquina pode levar para os setores evoluírem a cada dia mais com a hospedagem de idoso com Alzheimer, por exemplo.
Qual a importância do Machine Learning?
O Machine Learning se mostra extremamente importante nos dias de hoje por uma série de razões entre as principais que podem ser citadas estão:
- A automatização de tarefas;
- A tomada de decisão baseada em dados;
- A personalização de experiências;
- A detecção de padrões e anomalias;
- A otimização de processos.
A seguir, é possível conhecer um pouco mais sobre cada um desses pontos que ajudam a entender melhor a real importância dessa ferramenta no mundo moderno:
Automatização de tarefas
O aprendizado de máquina permite que tarefas repetitivas e que exigem muito trabalho manual sejam automatizadas, o que aumenta a eficiência e reduz o tempo e o custo envolvidos em muitos processos como o de criar um closet planejado em L, por exemplo.
Tomada de decisão baseada em dados
A prática permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados, em vez de intuição ou experiência.
Isso pode ajudar a identificar alguns padrões e algumas tendências que não seriam evidentes de outra forma e a tomar decisões que são mais precisas e informadas.
Personalização de experiências
O Machine Learning permite a personalização de experiências para usuários ou clientes com base em seus históricos e preferências. Isso pode levar a um grande aumento na satisfação do cliente, além de aumentar as chances de fidelização.
Detecção de padrões e anomalias
O aprendizado da máquina pode ajudar a identificar padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados.
O que pode ser útil em diversas áreas como a de segurança cibernética, a de detecção de fraudes, a de detecção de doenças e a de previsão de desastres naturais.
Otimização de processos
O aprendizado pode ainda ajudar a otimizar vários processos em vários setores distintos como, a manufatura, a logística e a saúde, a identificação de gargalos, a redução do desperdício e o aumento da eficiência.
Essas são apenas algumas das várias razões pelas quais essa ferramenta pode ser muito importante para o mundo e para todo tipo de empresa que vende abraçadeira para união de tubos, por exemplo.
Com o aumento do volume de dados gerados em todo o mundo, ele deve continuar a desempenhar um papel cada vez mais importante em ajudar as empresas e as organizações a tomar decisões que sejam melhores e bem mais informadas.
Como funciona o Machine Learning?
O Machine Learning funciona em três etapas principais, a primeira etapa é a coleta de dados, a segunda etapa é o treinamento do modelo e a terceira e última etapa é a fase de teste.
A coleta de dados é o primeiro passo, e é responsável por reunir informações relevantes para a tarefa que será realizada. Esses dados podem vir de diversas fontes, como sensores, bancos de dados ou redes sociais.
Em seguida, o modelo é treinado a partir desses dados. Esse treinamento envolve ajustar os parâmetros do modelo para que ele consiga realizar a tarefa de forma mais eficiente, minimizando erros e aumentando a precisão.
Após o treinamento, o modelo é testado com novos dados que ele ainda não viu. Essa etapa é importante para avaliar a capacidade do modelo em generalizar o aprendizado, ou seja, se ele consegue aplicar o que aprendeu em novas situações.
Caso o modelo apresente bons resultados no teste, ele pode ser utilizado em tarefas reais e ajudar em processos de hot stamping rose gold, por exemplo.
Além das três etapas que ele tem, existem três tipos principais de aprendizado de máquina: o supervisionado, o não supervisionado e o usado por reforço.
O supervisionado é utilizado quando há efetivamente um conjunto de dados rotulados, ou seja, quando já se sabe qual é a resposta correta para cada entrada de dados.
Nesse caso, o modelo é treinado a partir desses dados que são rotulados para que possa prever corretamente a resposta para novas entradas.
O não supervisionado é utilizado quando não se tem rotulação nos dados, e o objetivo é encontrar padrões ou agrupamentos nesses dados.
O modelo por reforço é utilizado quando se precisa aprender a realizar uma sequência de ações para alcançar um objetivo, sendo recompensado ou punido de acordo com o resultado do processo de entender como fazer corte em chapa de aço, por exemplo.
Com tudo, a seguir é possível conhecer alguns dos pontos mais importantes e válidos sobre sobre como funciona o Machine Learning, são eles:
- Dados
O aprendizado de máquina começa com dados. O algoritmo é alimentado com um grande conjunto de dados de treinamento, que é usado para aprender padrões e relações entre os dados.
- Seleção de algoritmos
Existem muitos algoritmos diferentes, cada um com seus pontos fortes e fracos. A seleção do algoritmo apropriado depende muito do tipo de problema que está sendo resolvido e dos dados que estão disponíveis.
- Aprendizado
O algoritmo de aprendizado de máquina usa os dados de treinamento para aprender e ajustar seus parâmetros, a fim de produzir uma saída útil.
O objetivo central do aprendizado é produzir um modelo que possa ser usado para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados.
- Avaliação
Após o treinamento, o modelo é avaliado para verificar se ele é capaz de produzir resultados precisos. Isso é feito usando um conjunto de dados de teste separado, que não foi usado no treinamento inicial do processo.
- Ajuste do modelo
Se o modelo não for preciso o suficiente, ele pode ser ajustado ou re-treinado usando diferentes parâmetros ou dados e iniciando novos processos.
- Implantação
Após o treinamento e avaliação, o modelo pode ser implantado em um ambiente de produção, onde pode ser usado para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados.
- Feedback
À medida que novos dados são coletados e o modelo é usado na prática, ele pode ser continuamente ajustado e melhorado com base no feedback recebido pelas pessoas que já utilizaram a ferramenta.
Esses são apenas alguns pontos sobre como o Machine Learning funciona. Cada problema de aprendizado de máquina é único, e a abordagem exata pode variar dependendo dos dados e também dos algoritmos escolhidos.
Além disso, é importante destacar que essa é uma área em constante evolução, com diversas técnicas e algoritmos sendo desenvolvidos e aprimorados todo dia a todo momento.
Alguns dos principais desafios enfrentados pelos profissionais que trabalham com ele incluem a escolha do modelo mais adequado para cada tarefa, a seleção e preparação dos dados, interpretação dos resultados obtidos e a ética no uso dessas tecnologias.
Considerações finais
Como visto no decorrer do artigo, o Machine Learning é uma área da inteligência artificial que busca desenvolver modelos e algoritmos capazes de aprender com dados e executar tarefas sem a intervenção humana até sobre um catálogo impresso para produtos.
Sua importância pode ser vista em diversas áreas do conhecimento, desde a indústria até a medicina, passando pela educação e finanças.
O processo de Machine Learning envolve coleta de dados, treinamento do modelo e teste, sendo que existem três tipos principais de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço.
Porém, é importante destacar que o Machine Learning é uma área em constante evolução, com diversos desafios e questões éticas a serem consideradas.
Além disso, as suas várias possibilidades devem sempre ser estudadas e avaliadas, pois algo em constante mudança nunca deve ser deixado para trás.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
