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O termo machine learning em tradução livre significa aprendizado da máquina, ou seja, é possível programar os algoritmos para aprenderem sozinhos de forma automática. Esse é um dos processos da inteligência artificial que está, cada vez mais, presente no nosso dia a dia.
Se deseja saber como funciona o machine learning, tipos e aplicações, confira a leitura abaixo.
Machine learning e inteligência artificial
Para entender o que é machine learning (ML) é preciso saber que não é o mesmo que inteligência artificial (IA). A IA é um conceito amplo em que a ML está inserida, ou seja, esta é uma das aplicações. Atualmente, é utilizada pelos maiores streamings, bancos de dados, serviço de antivírus e mais.
A inteligência artificial é um mecanismo computacional que "pensa" como uma pessoa, programada para conseguir resolver problemas. Uma das maiores capacidades humanas é o aprendizado, quanto mais executamos uma tarefa, mais habilidosos ficamos, o mesmo está sendo realizado com as IAs que conseguem aprender novas lógicas de forma autônoma.
O que é machine learning?
O termo "Machine learning" em português significa "aprendizado de máquina", é uma das áreas da inteligência artificial, se concentrando em algoritmos e dados para simular a maneira como o ser humano aprende. Assim, os algoritmos são treinados para aprenderem sozinhos, baseado em suas experiências, ou seja, com mínima interferência humana.
A modificação ocorre com aprendizado de regras lógicas conforme reconhecem determinados padrões, visando otimizar o desempenho de alguma tarefa ou tomar decisões precisas pertinentes com os dados analisados.
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Como funciona o machine learning?
O ML funciona mediante uma relação matemática baseada em dados. Mesmo que não saiba uma determinada relação, se ele receber um conjunto de dados suficientes, ele aprende e entrega uma ação compatível com os dados.
Por exemplo, se uma pessoa digita a palavra "bravo" no Google, o resultado poderia apresentar dois possíveis significados: enfurecido ou corajoso. Dependendo dos dados de busca anteriores, o ML reconhecerá um padrão e trará o resultado mais compatível com os dados.
Categorias de ML
Existem 4 categorias em que os algoritmos de machine learning pode ser classificados:
Supervisionado: utiliza conjuntos de dados para treinar algoritmos que os classificam. Conforme acrescenta dados rotulados, o algoritmo os ajusta de maneira adequada. Essa categoria é utilizada pelas empresas para filtrar uma grande variedade de dados, como spam;
Não supervisionado: essa categoria utiliza conjunto de dados não rotulados para agrupá-los. Identificando as semelhanças e as diferenças. O método não supervisionado de ML é utilizado para explorar dados como segmentação de clientes;
Semissupervisionado: a categoria semissupervisionado é como o meio-termo entre as duas anteriores. Utilizando conjunto de dados rotulados e não rotulados, para o treinamento. Porém, consegue utilizar menos dados rotulados do que o supervisionado;
Reforço: o aprendizado por reforço é um modelo de aprendizado que não utiliza dados de amostra, mas aprende por tentativas e erros. Esse método é utilizado em ambientes de dados incertos, são dificilmente utilizados no contexto de negócios.
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Exemplos de uso do machine learning
Utilizar o machine learning é uma necessidade, muitos recursos tecnológicos da atualidade só existem e funcionam devido à inteligência artificial. Confira algumas aplicações abaixo:
Antivírus
Os melhores serviços de antivírus do mercado utilizam inteligência artificial e machine learning para coletar e extrair dados e treinar os módulos de segurança. Ao identificar um novo modelo de vírus ou malware, o antivírus automaticamente se atualiza para uma nova fase de proteção.
Banco de dados autônomo
Os bancos de dados autônomos trabalham de modo automatizado, realizando tarefas de forma automática, sem a intervenção de um ser humano. Dessa forma, as tarefas não são pausadas por falta de aplicação. Além disso, o administrador fica livre para realizar outras atividades.
Combate a fraudes em sistemas de pagamento
Você sabe o que é engenharia social? Todos os dias os engenheiros sociais lançam novas formas de fraude. Os golpes relacionados ao cartão de crédito e meios de pagamento em geral, são os principais tipos de golpes, o machine learning auxilia no combate a fraude barrando os pagamentos.
Tradução de textos
Os tradutores automáticos traduziam os textos palavra por palavra não considerando o contexto ou o significado e uso regional dos termos. Com o machine learning os tradutores estão cada vez mais precisos nas traduções considerando os contextos e outros parâmetros.
Recomendação de conteúdo
As plataformas de conteúdo, como os streamings de vídeo, conseguem analisar o histórico de reproduções ou rejeições para cada usuário e recomendar outros conteúdos similares aos assistidos.
Segurança da informação é com a Eset
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