Afinal, o que é machine learning? Confira o conceito e exemplos!

Machine learning é a tecnologia que capacita os computadores para aprenderem por meio de dados e experiências. Esta é uma categoria da inteligência artificial.

machine learning

Os avanços tecnológicos e a transformação digital têm trazido uma série de desafios e possibilidades para empresas e pessoas no geral. São tantas novidades divulgadas todo ano, que fica difícil acompanhar todas elas de perto, não é mesmo? Um exemplo disso é entender o que é machine learning, uma tecnologia tão nova mas, ao mesmo tempo, já tão presente em nosso dia a dia.

Neste post, traremos as principais informações acerca dessa inovação para você. Mostraremos a concepção, o surgimento e as diferenças em relação a outros recursos, como a inteligência artificial e o deep learning.

E aí, ficou interessado? Leia este artigo em poucos minutos e entenda de uma vez por todas o que é machine learning!

Assim como a tecnologia, os conceitos de atendimento também evoluíram. Baixe o infográfico.

O que é machine learning?

Vamos direto ao ponto. Traduzido livremente para o português, machine learning significa “aprendizagem de máquina”. Trata-se de uma tecnologia que capacita os computadores, ou seja, as máquinas, para aprenderem por meio de dados e experiências.

Em outras palavras, podemos entender o machine learning como uma área da ciência da computação que desenvolve sistemas para treinar softwares com vistas a realizar tarefas simples e complexas com cada vez mais precisão e eficiência. Especialistas dizem que essa tecnologia visa a fazer com que os computadores pensem como os humanos.

Assustador? Talvez. Até parece coisa de filme de ficção científica, não é? Acredite você ou não, o machine learning está mais presente do que nunca em nosso cotidiano, inclusive nas tarefas que realizamos no trabalho, em casa ou no carro com o auxílio da tecnologia. Já até abordamos aqui no blog como o machine learning melhora a experiência do seu cliente, e recomendamos que você leia o artigo.

Uma categoria da inteligência artificial

Para esclarecermos o assunto, precisamos apresentar o contexto no qual ele se insere, correto? Nesse sentido, é válido dizer que o machine learning, também traduzido como “aprendizado de máquina”, consiste em uma subcategoria da inteligência artificial (AI).

O machine learning, afinal, pode ser compreendido como a forma mais básica de utilizar algoritmos para a coleta de dados e o aprendizado por meio deles, que resulta no processo conhecido como predição ou determinação de algo.

Enfim, como dissemos, a máquina é treinada a partir de uma imensa quantidade de dados e algoritmos e ganha, com isso, a capacidade de aprender como realizar determinada tarefa de modo similar aos seres humanos. A tecnologia, inclusive, foi uma das responsáveis pela implementação do atendimento inteligente adotado pelas grandes empresas.

Como surgiu o machine learning?

Segundo a história, o cientista da computação Arthur Lee Samuel foi o primeiro a usar a expressão machine learning, na década de 1950. Seu pioneirismo nessa tecnologia foi explicitado no software Game of Checkers, talvez o primeiro de autoaprendizagem do mundo. Tal recurso é, também, a primeira grande demonstração do conceito de inteligência artificial.

Foi esse cientista, inclusive, que desenvolveu um dos primeiros programas de computador para jogar damas, que passou a ser considerado um dos precursores da inteligência artificial.

Mas a história não se resume a esse software. Outros marcos científicos foram importantes para a criação e o desenvolvimento do machine learning, como o surgimento do primeiro sistema informático, o Eletronic Numerical Integrator and Computer (ENAIC), em 1946.

Nos anos 1950, o britânico Alan Mathison Turing, matemático e cientista da computação, realizou testes para medir a capacidade de aprendizado das máquinas por meio da comunicação humana.

Não se pode deixar de citar, ainda, o sistema ELIZA, desenvolvido nos anos 1960 pelo escritor e cientista da computação americano Joseph Weizenbaum. Trata-se de um software que simulava conversas com uma psicóloga. Ou seja, formulava novas questões com base no que os pacientes falavam.

Apesar desse extenso histórico, a tecnologia se popularizou há pouco tempo, a partir do advento da inteligência artificial.

Quais são as diferenças entre machine learning, inteligência artificial e deep learning?

Inclusive, para compreender melhor o que é machine learning, é crucial fazer algumas diferenciações em relação a outras duas nomenclaturas: a já citada inteligência artificial e o deep learning. Na verdade, as três estão relacionadas, mas não são a mesma coisa. Faremos essa distinção agora, bem resumidamente, ok?

A inteligência artificial ficou famosa por exibir a inteligência humana por meio de máquinas. Antes de tudo, ela consiste em um campo acadêmico, que surgiu ainda na primeira metade do século 20.

Em termos de definição, a inteligência artificial é uma tecnologia que permite aos softwares tomarem decisões de forma autônoma, com base em dados. Consiste, portanto, na capacidade das máquinas de pensarem e simularem ações humanas, tais como aprender, perceber, decidir, conversar, e assim por diante.

Podemos dizer, então, que o machine learning constitui uma alternativa para chegar à inteligência artificial. Por isso, ele é categorizado como uma subcategoria. Ou seja, o aprendizado é umas das grandes características da inteligência artificial, possível a partir do machine learning, mas não é a única, entende?

Por fim, para sanarmos todas as suas dúvidas, precisamos compreender o que é deep learning, ou, em português, “aprendizagem profunda”.

É conhecida como uma técnica voltada para implementar o machine learning. Ela treina computadores para realizarem atividades como seres humanos. Grandes exemplos disso são o reconhecimento de fala, a identificação de imagens, o reconhecimento facial ou de expressões faciais, entre outros.

O deep learning, em síntese, configura parâmetros referentes a dados e algoritmos para treinar o software a fim de aprender sozinho, por meio do reconhecimento de padrões. Podemos finalizar essa parte afirmando, afinal, que essa tecnologia é uma técnica que visa a melhorar os processos do machine learning.

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Quais são os exemplos práticos do machine learning?

Ok, é importante entender as concepções teóricas do machine learning, mas vamos aos exemplos práticos de sua aplicação para ficar mais fácil. Confira alguns abaixo:

  • reconhecimento de imagens — esse é um dos recursos mais comuns do machine learning, por meio do qual é possível classificar objetos a partir de uma imagem digital, servindo, inclusive, para reconhecer rostos e faces;
  • reconhecimento de voz — nesse serviço, especificamente, o software tem a capacidade de reconhecer palavras ditas e convertê-las em texto. No âmbito do atendimento, as URAs trabalham nesse sentido;
  • indicações de filmes, música e conteúdos em geral — outro exemplo são as sugestões de conteúdo por meio de dados, como os serviços de streaming (como a Netflix e o Youtube). São as chamadas recomendações, que funcionam com base no que você já assistiu.

No mercado, as aplicações do machine learning são diversas para as empresas, com foco na gestão, na execução e nos resultados. Há, inclusive, as aplicações pertinentes aos serviços automatizados de atendimento ao cliente, como os chatbots, que visam aumentar a produtividade da equipe de agentes, ao passo que reduz custos.

São muitos exemplos que podemos utilizar para mostrar o que é machine learning, como ele funciona e como está presente em nossas vidas. Esperamos que este artigo tenha esclarecido esse conceito tecnológico e te ajudado a entender sua importância. Quem sabe você se inspira e implemente na sua empresa, hein?!

Aproveite e compartilhe este post nas suas redes sociais. Afinal, conhecimento só é útil quando difundido, não é mesmo?

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