Machine Learning: entenda esta tendência

Já imaginou poder gerar “modelos” de análise de dados para que uma máquina faça isso se forma rápida e automatizada em grande escala? De forma geral, é basicamente isso que o machine learning (aprendizagem de máquina), faz. Veja como essa técnica pode ser transformadora e poderosa para a digitalização da sua empresa.

Você não o vê, mas a utilização do machine learning está em todos os lugares e possui influência em quase tudo o que fazemos que está relacionado à tecnologia. Acredito que você já deva ter ouvido falar do aplicativo Uber, e até mesmo utilizado ele para te levar para algum lugar. Mas, não parece curioso o fato da maior empresa de táxis do mundo não possui nenhum carro? Ou o Airbnb, que é o maior provedor de hospedagem do mundo, não possuir nenhum imóvel?

Pois é, isso porque a essência destas empresas não é o que elas vendem, mas a tecnologia por trás delas. Uber, Airbnb e outras empresas como a Netflix, o Waze, e o Alibaba utilizam o aprendizado de máquina para ajudar a otimizar nossas experiências em qualquer âmbito na nossa vida.

Mas como elas fazem isso?

A tradução liberar de “machine learning” já nos remete ao seu significado. Essa técnica está relacionada à ideia de que máquinas possuem a capacidade de aprender sozinhas a partir de grandes volumes de dados dados à elas como base de conhecimento.

É através dos algoritmos que tudo isso é colocado em funcionamento e é possível identificar padrões de dados e criar conexão entre eles para a partir daí executar uma tarefa sem a ajuda humana. Esses algoritmos usam análises estatísticas para prever respostas mais precisamente e entregam o melhor resultado preditivo com menos chance de erro.

Atualmente, categorizamos o machine learning em dois níveis: supervisionado e não supervisionado.

Algoritmos supervisionados são dependentes de uma interação humana que controle a entrada e saída de dados e pode interferir no desenvolvimento e treinamento da máquina com comentários precisos e previsíveis. Por sua vez, os algoritmos não supervisionados, utilizam o deep learning (aprendizagem profunda) para processar tarefas complexas sem o treinamento humano.

A funcionalidade do machine learning é enorme, e podemos inclusive falar mais sobre isso nos próximos artigos. Mas, de modo, aqui vão alguns exemplos de como podemos aplicar esta tecnologia nas organizações:

– Banco de dados autônomo;

– Combate a fraudes de pagamento;

– Recomendação de conteúdo aos usuários;

– Tradução de textos;

E por aí vai.

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O que é preciso para criar bons sistemas de machine learning?

– Capacidade de data preparation;

– Algoritmos básicos e avançados;

– Processos automatizados e iterativos;

– Escalabilidade;

– Modelagem conjunta.

Como a aprendizagem por máquina está em alta e novas ferramentas e algoritmos estão sendo lançados todos os anos, é essencial que você, como empresa, adapte seus processos.

*Henrique Bilbao é diretor comercial da Ezok.