O que é Machine Learning?

O machine learning, traduzido como aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina, tem como origem o reconhecimento de padrões, onde o objetivo era entender como os computadores poderiam aprender novas tarefas utilizando os dados que recebiam e sem serem programados para realizá-las especificamente. De maneira simplificada, o machine learning é um sistema que aprende sozinho através da identificação e da análise de um padrão de dados, sendo assim, uma vertente da inteligência artificial com aplicações reais no cotidiano, mesmo que muitas vezes não seja percebido pelas pessoas influenciadas por essa tecnologia.

O machine learning aprende a executar novas tarefas identificando e analisando de forma inteligente os padrões de dados fornecidos. Essa ação de aprendizagem é realizada com o mínimo possível de intervenção humana. O machine learning se baseia em algoritmos e big data para realizar análises estatísticas. E essa tecnologia está ganhando cada vez mais importância devido ao grande volume de dados disponíveis e que precisam ser processados hoje em dia.

O aprendizado de máquina lida com informações em grande escala e com análises de dados automáticas, essas características oferecem vantagens para que diversos tipos de empresas possam usar essa estratégia em seus processos, identificando oportunidades e evitando riscos. As empresas que lidam com grande volume de dados podem extrair informações relevantes, uma vez que, por meio do aprendizado de máquina, é possível obter resultados precisos e mais rápidos. O machine learning é amplamente utilizado em serviços de streamings de música e vídeo, como Netflix e Spotify, e também em e-commerce, como a Amazon, por exemplo.

Essas plataformas utilizam essa tecnologia para analisar o histórico dos seus usuários com o objetivo de oferecer recomendações personalizadas, como conteúdos e ofertas direcionados de acordo com as preferências de cada um. A aprendizagem de máquina também pode ser utilizada em outros setores, como em empresas financeiras, auxiliando na prevenção de fraudes e identificando oportunidades de investimentos e em governos, ajudando aumentar a eficiência das políticas públicas.

Assim como explicam alguns especialistas, o machine learning não se limita a uma tecnologia específica, mas envolve softwares de mineração de dados e advanced analytics. E dentro dessa tecnologia, podem ser usados métodos – ou categorias – diferentes, os mais adotados são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. Os algoritmos supervisionados são treinados para reconhecer os padrões, onde o ser humano controla a entrada e a saída de dados. Os algoritmos de aprendizado não supervisionado utilizam o deep learning para explorar os dados recebidos e encontrar algum padrão entre eles, sem a intervenção de um treinamento.

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