O Aprendizado de Máquinas ou Machine Learning está presente em diferentes mercados nos mais variados setores da sociedade. Esta área de Inteligência Artificial (AI) possibilita desenvolver algoritmos capazes de aprender a executar uma determinada atividade sem que ela seja explicitamente programada e otimizar o seu desempenho durante execuções repetitivas.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um método de análise de dados desenvolvido por um ramo da computação que permite às máquinas aprenderem e reconhecerem novos padrões, sem necessariamente serem programados especificamente para isso. A partir de um banco de dados históricos, usando algoritmos, os computadores aprendem interativamente a encontrar insights ocultos sem estar programados explicitamente para procurar alguma informação específica. Eles conseguem, por meio desse aprendizado, fazer previsões sobre acontecimentos futuros.
A maneira interativa do aprendizado de máquinas é muito importante, pois a medida que os modelos analíticos são expostos a novos dados, as máquinas conseguem se adaptar de forma independente para interpretá-los. Os computadores aprendem, principalmente com base no cálculo de dados anteriores, a tomar decisões mais acertadas a partir de resultados confiáveis.
Por que o interesse por esta tecnologia aumentou?
Embora essa ciência não seja nova, ela está ganhando um novo impulso no mercado. Os avanços em Machine Learning nos últimos anos se baseia na disponibilidade de grandes massas de dados, no acesso gratuito a algoritmos de alto nível e no crescimento exponencial da capacidade computacional. Assim, utilizar esta tecnologia está cada vez mais fácil e acessível a qualquer organização.
Muitas de nossas atividades diárias já funcionam a partir da utilização de algoritmos de Machine Learning. Dentre as atividades rotineiras mais comuns proporcionadas pelo uso desta tecnologia estão a categorização de e-mails, a filtragem de SPAMs, o reconhecimento ótico de caracteres, a organização de resultados de pesquisas na web, classificação de imagens, a pontuação de crédito e a indicação de melhores ofertas em sites, a detecção de invasão na rede, o uso de anúncios em tempo real em páginas da internet e dispositivos móveis, a análise de sentimentos baseada em textos, e ainda a detecção de fraudes e previsão de falhas em equipamentos.
O potencial dessa tecnologia permite que os sistemas sejam capazes de entender o comportamento humano, melhorando as relações e experiências de consumo. Confira algumas tarefas que são realizadas por Machine Learning.
Aplicações em tarefas da vida cotidiana
Escolher o melhor filme, série ou produto
As ofertas de recomendações online como as da Amazon e Netflix são realizadas por meio de aplicações de Machine Learning. Os usuários da Amazon e Netflix às vezes nem sabem exatamente o que querem comprar ou assistir naquele dia, mas o Machine Learning vai ajudá-lo a descobrir. Com base nas pesquisas anteriores de produtos que o usuário fez na Amazon ou com base nos filmes e séries já assistidos, avaliados e até buscados no Netflix, o serviço de streaming fará sugestões após a interpretação algorítmica que provavelmente farão sentido para o gosto, desejo ou comportamento do usuário.
Tirar motoristas de congestionamentos ou indicá-los a melhor rota
O Waze é um dos maiores aplicativos de trânsito e navegação do mundo, que permite aos motoristas compartilhar informações de trânsito sobre as regiões por onde passaram e paralelamente todos se ajudam em tempo real, economizando tempo e combustível nos deslocamentos diários. O algoritmo, desenvolvido com Machine Learning de uma startup de Israel, proporciona um serviço totalmente preciso com informações sobre os melhores caminhos a seguir, sinalizações de trânsito, radares, bloqueios em vias, condições adversas de clima, possíveis congestionamentos, entre outras tantas que viabilizam aos usuários uma experiência positiva nos trajetos diários.
Exibição de postagens e publicidades mais interessantes para você
O Facebook e o Google revolucionaram o mercado da publicidade online por meio das técnicas de Machine Learning. O Facebook tem, por exemplo, um algoritmo de atualização que exibe para os usuários conteúdo personalizado de acordo com as buscas, interesses e interações deles na rede social. Com essa técnica de Machine Learning, o Facebook é capaz de desvendar postagens e informações que são mais relevantes para o usuário.
Benefícios na medicina
Um dos principais uso do Machine Learning na medicina é em relação a predição de riscos. Essa técnica permite a análise de inúmeras variáveis de forma simultânea e mais prática ajudando a realizar diagnósticos — com destaque para a radiologia —, tratar e acompanhar pacientes. Algumas aplicações interessantes de Machine Learning dizem respeito ao desenvolvimento de medicamentos e ainda a sugestão de tratamentos mais adequados para pacientes com câncer.
O Watson, sistema de computador cognitivo da IBM, também utiliza Machine Learning aplicado à medicina. A partir das informações que o software Interactive Care Insights for Oncology, mais conhecido como Watson Oncology, recebe sobre os dados de saúde do paciente, o Watson age como um conselheiro para os médicos, sugerindo tratamentos mais adequados para o caso específico. Esse computador foi desenvolvido juntamente com o centro de tratamento do câncer Memorial Sloan-Kettering, de Nova York.
Inscreva-se no Nanodegree Engenheiro de Machine Learning da escola online UDACITY e aprenda a construir modelos preditivos que irão possibilitar computadores a agir, aprender e tomar decisões baseados em dados.
A escola online UDACITY é especialista em cursos de Machine Learning e pode entregar todo conhecimento para você ou sua empresa utilizarem de forma eficaz essa fermenta.
Fonte – https://br.udacity.com/courses/all
Leia também 60% das Empresas não possuem Estratégia