Se há alguns anos atrás se previa que a vida humana estaria lado a lado com as máquinas, hoje em dia isso já se tornou uma realidade bem concreta, por assim dizer.
Dentro dessa esfera tecnológica, o Aprendizado de Máquina (Machine Learning, em inglês) tem todas as ferramentas necessárias para revolucionar o mercado. Neste texto, você vai entender do que se trata essa tecnologia poderosa para o futuro. Continue a leitura!
Antes de tudo, por que é que Machine Learning é tão importante?
Já ouviu dizer que vivemos na era da informação? Não é à toa. Só em 2022, o site Statista disse que foram 97 zettabytes de dados produzidos em todo o mundo. Sabe quanto vale 1 zettabyte? “Apenas” 1 trilhão de gigabytes. Imagina quantos pen-drives de 16 gb cabem nessa conta…
E a grande pergunta seria: quem analisa todos estes dados? A resposta vem justamente com a Inteligência Artificial, mas especificamente os modelos de Machine Learning. Eles são capazes de coletar todos estes dados, avaliar, extrair informações valiosas, que ajudam várias pessoas.
Essa é uma das razões mais poderosas pelo qual se dá tanta atenção hoje ao tema e que faz dele indispensável num futuro muito próximo.
O que é Machine Learning?
Como o cérebro humano aprende? Esse tipo de pergunta serve bem como analogia para explicar o que é Machine Learning. Em termos simples, Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial. E não: Machine Learning e Inteligência Artificial não são sinônimos.
Um computador, como o seu, pode receber um algoritmo de Machine Learning, ser alimentado com alguns dados, tomar decisões, aprender com elas e, o mais surpreendente, desenvolver-se sem ajuda de um ser humano.
Não é preciso ficar fazendo ajuste de código, porque o modelo trabalha sozinho. Além disso, todo esse processo gera outputs, que podem ser usados como predições e análises que beneficiam várias áreas da sociedade, como você vai ver mais à frente.
Quais os métodos de Machine Learning?
No Aprendizado Supervisionado, o modelo recebe dados pré-estabelecidos dos usuários. Com isso, enxerga padrões, toma decisões enquanto é treinado com novas informações, para gerar um output. Seria algo parecido a ensinar uma criança a andar de bicicleta sem rodinhas.
Já no Aprendizado Não-Supervisionado, o modelo de Machine Learning reúne por si só as informações que tem, sem ajuda dos usuários, como no modelo anterior. É como fazer o exercício que o professor passou sem a ajuda dele.
Há também o Aprendizado por Reforço, em que determinada ação feita pelo modelo gera pode fazer com que ele receba uma recompensa e reforce o que fez ou, ao deixar de ganhar, ele entende que não deve seguir pelo mesmo caminho. É o método que mais se aproxima de como aprendemos.
O que é um ciclo de vida de Machine Learning?
Para criar um modelo de Machine Learning, alguns passos são recomendados. É só a partir dessa criação que o modelo começa a dar seus primeiros frutos.
Ao todo, são 6 passos:
- Planejamento;
- Preparar/Explorar os dados;
- Criar um modelo;
- Avaliar o modelo;
- Desenvolver o modelo;
- Monitorar o modelo.
Há lugares que consideram menos passos, outros que consideram mais. Em suma, estes 6 resumem bem o ciclo de vida de um modelo de Machine Learning, que pode ser feito por uma pessoa ou por uma equipe.
Quais linguagens usar para trabalhar com Machine Learning?
Em 2019, o GitHub fez uma pesquisa e queria saber quais eram as melhores linguagens para se trabalhar com Machine Learning. O quadro de lá para cá não mudou muito.
Ainda hoje, a mais recomendada por muitas pessoas, tanto pela facilidade de aprender como pela quantidade de projetos que podem ser feitos, é Python. C++, JavaScript, R, Java e C# também entram na jogada.
Além disso, é possível aprender Machine Learning em projetos reais, alguns compartilhados no próprio GitHub ou com ideias que as pessoas compartilham e que podem ser usadas como desafios para quem se aventura nesta área. Algumas são:
- Preditor de vendas para grandes corporações;
- Sistema de recomendação de música;
- Classificador de imagens;
- Avaliador de caligrafia;
- Analisador de sentimentos;
- Sistema de estimativa de preços;
- Detector de Fake News;
- Reconhecedor facial;
- Detector de fraude de cartão.
Onde Machine Learning é utilizado no mundo de hoje?
Desde o navegador que você está usando para ler este texto até a rede social que você utiliza no seu celular. Até mesmo se você estiver perdido e ativar o GPS ou pedir um Uber para se deslocar de um ponto a outro. Em resumo, Machine Learning está em todo lugar.
Acontece que, como já dissemos, muitos dados são produzidos em nosso planeta e eles revelam informações importantes, que podem servir e muito para ajudar a vida das pessoas. Vamos listar algumas das aplicações mais recorrentes de Machine Learning nos nossos dias:
- Reconhecimento Facial, utilizada já em empresas brasileiras para confirmar o usuário;
- Reconhecimento de Fala, utilizada em dispositivos como a Alexa;
- Preditor de Trânsito, utilizada e muito pelo Google Maps;
- Recomendação de Produtos, utilizada por empresas como Amazon;
- Assistente Virtual, utilizada em muitos sites para facilitar o atendimento;
- Tratamento Médico, utilizada em hospitais ao redor do mundo para garantir mais segurança;
- Preditor de Câncer, utilizada para garantir sempre o bem-estar da pessoa.
Enfim, a lista não para por aí e você pode encontrar mais dessas aplicações em uma busca rápida pela internet. Aqui nós trouxemos para você algumas das possibilidades mais comuns nos nossos dias.
O próximo passo é seu!
Nesse texto, você teve os fundamentos para entender do que se trata Machine Learning e quão poderosa essa tecnologia pode ser para a nossa geração e para as próximas.
E se você pudesse se aprofundar ainda mais no tema, toparia? Pois saiba que é possível. A Faculdade Anhanguera criou o seu hub de tecnologia, Academia Tech.
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Perguntas Frequentes
Em termos simples, uma Inteligência Artificial tenta imitar o cérebro humano nos seus processos de aprendizagem, entendimento, análise e vários outros.
É ela quem permite computadores trabalharem quase que sozinhos para obter algum resultado. Uma Inteligência Artificial pode se manifestar de muitas formas. Duas das mais conhecidas hoje são Machine Learning e Deep Learning.
Mais ou menos 70% de muitos modelos de Machine Learning são baseados no Aprendizado Supervisionado. As empresas são as mais beneficiadas com isso.
Algumas aplicações são: Predição do LTV, Análise do Financeiro da Empresa, Manutenção de Sistemas, Melhoramento da Segurança Tecnológica, Reconhecimento de Imagem, Diagnóstico Médico etc.
Se você nunca mexeu com o assunto, o ideal é ter bons fundamentos, antes de qualquer linguagem de programação. Esses fundamentos envolvem probabilidade, estatística, álgebra linear, cálculo etc.
Estes assuntos são importantes para construir bons modelos.Você pode escolher entre Python ou R e procurar ajuda por conta própria ou não acerca dos temas.
Graduado em Letras – Português / Espanhol pela Universidade Federal do Ceará. Atuou por 3 anos como bolsista-pesquisador em um projeto interdisciplinar entre as áreas de Linguística e Ciências da Computação. É copywriter e redator desde 2021. Ama de paixão tudo relacionado a escrita, tecnologia, cachorros, histórias e xadrez.