Aprendizado de Máquina, ou do inglês Machine Learning, é um termo proposto no final da década de 50 pelo Engenheiro do MIT, Arthur Samuel. Esta tecnologia advinda da Inteligência Artificial, foca na construção de algoritmos e tecnologias capazes de “aprender” com grandes massa de dados, melhorando suas funcionalidades de maneira autônoma.
Os algoritmos são construídos analisando uma extensa variedade de dados e, a medida que isso ocorre, são definidos e encontrados padrões e recursos através de uma aprendizado da própria operação. Com isso, os algoritmos são capazes de tomar decisões e há um aumento gradativo nas previsões quando novos dados são analisados.
O Machine Learning tem permitido a construção de algoritmos cada vez mais poderosos e capazes, aumentando a eficiência tecnológica em vários setores do desenvolvimento. Quer saber mais? Basta continuar a leitura!
Criamos um guia e você pode navegar entre os tópicos clicando abaixo:
- Como o Machine Learning funciona?
- Quais as principais aplicações do Aprendizado de Máquina?
- Quais os próximos desafios do Machine Learning?
Como o Machine Learning funciona?
Através de quatro etapas, é possível construir um modelo de Machine Learning:
Selecionar e preparar um conjunto de dados de treinamento
O modelo deverá ingerir uma massa de dados para conseguir solucionar o problema para qual foi projetado para resolver. Os dados são preparados, randomizados, desduplicados e verificados para diminuir ao máximo o impacto no treinamento. Essa massa de dado é dividida em duas: uma utilizada para treinar o modelo e outra para avaliação.
Escolher um algoritmo para executar no conjunto de dados de treinamento
Considera-se o tipo e quantidade de dados, além de avaliar o tipo de problema que deve ser resolvido. Os tipos mais comuns de algoritmos para Machine Learning são os: Algoritmos de Regressão, Árvores de Decisões e Algoritmos baseados em Instâncias.
Treinar o algoritmo para criar o modelo
O modelo será executado diversas vezes, contando com diferentes entradas de variáveis, comparando a resposta dada com a esperada e realizando ajustes dentro do modelo a fim de aumentar sua precisão. Com o resultado correto, é extraído o algoritmo de Machine Learning.
Usar e melhorar o modelo
Agora é o momento de aplicar o algoritmo treinado para novas massas de dados! Além de obter uma aplicação eficiente para determinado tipo de problema, a melhora da precisão do algoritmo acontecerá ao longo do tempo, tornando-o assim, ainda mais poderoso.
Quais as principais aplicações do Aprendizado de Máquina?
São vários os exemplos de como essa tecnologia é aplicada. Confira:
Chatbots com Serviço ao Cliente
Com Machine Learning, os chatbots são capazes de extrair fatias de interações anteriores e usá-los para induzir respostas para perguntas futuras. Essas perguntas estão inseridas em uma estrutura de frases de usuários que o bot ainda não respondeu ou não está programado para tal.
Ao interagir cada vez com o bot, estamos ajudando a ferramenta a aprender e se tornar cada vez mais inteligente. Os chatbots de aprendizado de máquina são o caminho do futuro e são o ímpeto para o crescimento explosivo do campo de Inteligência Artificial nos últimos anos.
Detecção de Fraudes
Com o Machine Learning, é possível realizar a identificação de transações bancárias fraudulentas. Um algoritmo treinado, permite que o banco possa sinalizar ao correntista, através de mensagens, alertas ou ligações, que uma transação recente foi realizada.
Mecanismos de Busca
Os grandes motores de pesquisa online (como Google, por exemplo), utilizam o Aprendizado de máquina para melhorar suas capacidades sobre buscas realizadas pelos usuários. Dados como links mais clicados e respostas às questões com maiores ocorrências, são exemplos desse aumento de eficiência
Segurança em Tecnologia da Informação
É possível determinar um comportamento “normal” de ferramentas e programas a fim de detectar possíveis ataques e anomalias. Dessa forma, as empresas passam a identificar potenciais problemas e ameaças, utilizando algoritmos com análise e aprendizado ao comportamento do usuário.
Quais os próximos desafios do Machine Learning?
Considerando as imensas oportunidades que o Aprendizado de Máquina pode nos trazer, o futuro nos parece totalmente seguro e promissor. Porém, é importante entender que a tecnologia depende diretamente de intenções dos desenvolvedores.
Com isso, não apenas existe um desafio tecnológico (como criar um algoritmo super inteligente e resolvendo todas as peculiaridades de um problema), mas também a questão humana, que envolve a tendência de quem realiza este trabalho.
São listadas abaixo, os maiores desafios acerca dessa questão:
- intenções negativas: o aprendizado de máquina pode ser usado para criar armas ou processos maliciosos à um grupo de pessoas
- tendência dos programadores: criação de algoritmos com interesse mercadológicos acima do bem social
- inclusão de ética nos parâmetros dos sistemas: a partir das intenções humanas, a tecnologia deve responder aos padrões éticos definidos
- mudança humana que o Machine Learning pode trazer: a manipulação de dados pode acabar afetando as preferências do indivíduo e passar a ser definida somente por ela
- falsas correspondências: a similaridade de comportamento dos dados podem ocasionar conexões inexistentes, o que pode afetar na real função do algoritmo
- dados “contaminados”: informações distorcidas e conduta duvidosa de programadores, podem comprometer os resultados do aprendizado pelo algoritmo. Com isso, a tecnologia fica comprometida, podendo gerar graves problemas quando utilizados.
Feito de maneira clara e bem posicionada, o Machine Learning pode garantir inovações poderosas e auxiliadoras no nosso dia a dia. Gostou de conhecer essa tecnologia? Veja também como é possível trabalhar com chatbots utilizando Inteligência Artificial!
