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

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.

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:

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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