o que é Machine Learning

De acordo com a pesquisa da McKinsey, 46% das empresas já usaram o Machine Learning em seus negócios.

O Machine Learning é um dos desdobramentos mais importantes da inteligência artificial (IA), que tem se mostrado fundamental em estratégias de negócios para aumentar a produtividade.

Não por menos, profissionais especialistas em modelos de Machine Learning (ML) ganham cada vez mais destaque no mercado de trabalho.

Isso tudo é suficiente para mostrar a necessidade de se preparar para trabalhar com essa tecnologia, não é mesmo?

Pensando nisso, o objetivo deste artigo é explorar o que é Machine Learning, especialmente sobre o que é e quais aplicações dessa tecnologia :)

O que é Machine Learning?

Machine Learning, ou Aprendizado de máquina, é um ramo da Inteligência Artificial que se concentra em criar sistemas que podem aprender a partir de dados.

Ao invés de serem programados com regras específicas para executar uma tarefa diretamente, esses sistemas são treinados usando dados e algoritmos que lhes permitem melhorar seu desempenho para realizar seu objetivo.

Em outras palavras, o Machine Learning permite que computadores aprendam com os dados, sem que precise explicitamente programar essa tarefa.

Isso contribui para a antecipação de cenários em diversas aplicações que vão desde a previsão do tempo até a detecção de fraudes em transações bancárias.

O que é Machine Learning?

É possível aplicar o aprendizado de máquina em muitas áreas diferentes como, por exemplo, previsão de vendas, detecção de fraudes, recomendação de produtos, diagnóstico médico e daí por diante.

Isso se deve graças à grande quantidade de dados que armazenamos hoje em dia. Esses dados podem ser de vários tipos, como números, textos, imagens, vídeos e áudios.

Ou seja, basicamente, qualquer informação que possamos guardar no computador pode ser usada para treinar um algoritmo de aprendizado de máquina.

Como funciona o Machine Learning?

Dependendo da técnica de aprendizado de máquina, a aplicação do treinamento de um modelo é diferente. Mas conseguimos sintetizar esse processo utilizando de características que estão presentes em todos os métodos de aprendizagem de máquina.

De modo geral, o trabalho do aprendizado de máquina é buscar detectar vários padrões que estão presentes em um determinado conjunto de dados.

Para fazer isso, enviam-se dados iniciais a um algoritmo de Machine Learning, que executa o treinamento desse modelo para aprender a identificar os padrões nos dados.

Após o treinamento, é possível testar, avaliar, otimizar e colocar em produção, o modelo de Machine Learning, dependendo do objetivo da aplicação do modelo.