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Conheça os usos de machine learning, uma tecnologia revolucionária

Você sabia que está exposto, todos os dias, a dezenas (talvez centenas!) de usos do machine learning? Essa tecnologia revolucionária é uma das grandes tendências do presente e futuro e promete mudar o planeta para melhor nos próximos anos.

Não é à toa, portanto, que o cientista de dados e outros profissionais que trabalham na criação de algoritmos de machine learning estão entre os mais requisitados do mercado atualmente.

Se você quer saber mais sobre o assunto e avaliar se essa é uma carreira interessante para você, siga a leitura deste artigo!

O que é e quando surgiu o machine learning?

Uma confusão comum entre o público é a percepção de que Inteligência Artificial e machine learning são a mesma coisa, o que não é tecnicamente verdade.

Machine learning é treinar ou ensinar um algoritmo a realizar uma ou mais tarefas e reconhecer padrões por meio de milhares de exemplos, sem precisar de programação para isso.

A primeira vez em que algum pesquisador usou o termo machine learning foi em 1959, quando Arthur Samuel desenvolveu um programa para jogar damas.

De lá para cá, a área encontrou terreno fértil para desenvolvimento com o crescimento da capacidade computacional das máquinas atuais, além da facilidade para recolher e usar quantidades gigantescas de dados.

Quais os tipos de machine learning existentes?

Nem todo processo de machine learning é igual. Existem 4 subdivisões do processo de aprendizagem das máquinas. Veja nos tópicos seguintes.

Aprendizagem Supervisionada

Nessa, a máquina precisa de um profissional que insira os dados e ofereça exemplos do que é esperado dela. Por exemplo, se a ideia é criar um sistema capaz de reconhecer imagens com um avião, cada imagem de exemplo virá com uma tag “avião” ou “não-avião”. Isso direciona o aprendizado da máquina.

Aprendizagem Não-Supervisionada

Nessa subdivisão, o sistema recebe uma enorme quantidade de dados e cria suas próprias conclusões de acordo com os padrões identificados. É perfeito quando não se sabe exatamente quais padrões se quer encontrar.

Aprendizagem Semi-Supervisionada

Como o nome indica, essa subdivisão mistura as duas anteriores. Nela, a máquina recebe parte dos dados com indicação do que se espera dela e parte sem indicação nenhuma.

Aprendizagem por Reforço

Nesse sistema, a máquina aprende ao receber feedbacks positivos ou negativos com base nas suas ações. É muito usado quando se quer ensinar uma máquina a jogar um game.

Quais os principais usos de machine learning?

Talvez você não saiba, mas provavelmente está rodeado de usos de machine learning agora mesmo. Quer ver como? Veja alguns exemplos a seguir!

Sistema de recomendação

Muitos serviços de streaming, como a Netflix ou Amazon Prime Video, usa de machine learning para que seus sistemas de recomendação coletem dados dos usuários, reconheçam padrões e indiquem obras que cada pessoa possa gostar.

Dificuldade em games

Muitos desenvolvedores de jogos, especialmente os competitivos, usam de sistemas de machine learning para aprender como o jogador se comporta e criar estratégias para aumentar a dificuldade nas partidas.

Mecanismos de buscas

Se você chegou neste artigo pelo Google, é por causa do uso de machine learning. Os principais mecanismos de busca do planeta usam a tecnologia para aprender como satisfazer melhor as demandas de cada usuário.

Marketing

Você já reparou como recebe anúncios cada vez mais específicos na Internet? Isso acontece porque existem dezenas de sistemas coletando dados e usando machine learning para aprender sobre seus interesses e indicar os produtos mais recomendados para você.

Detectar fraudes

Muitos bancos ou operadoras de cartões de crédito, como o Nubank, usam de machine learning para identificar padrões de transações fraudulentas e interrompê-las antes de causar prejuízo aos usuários.

Esses são apenas alguns exemplos de usos de machine learning no dia a dia. Existem vários outros que poderíamos citar. E isso é só o começo, já que as previsões apontam para a tecnologia tendo cada vez mais força no futuro próximo. Se você busca uma carreira promissora, essa pode ser a mais indicada para você.

Se você gostou de conhecer mais sobre os usos de machine learning na sua rotina, siga nosso Twitter, Instagram e Facebook para acompanhar outros conteúdos como este que postamos por lá!

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Escrito por Gabriel Vieira

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