O que é Machine Learning: como funciona e importância

Machine Learning (ML ou aprendizado de máquina) é, de forma simples, uma tecnologia proveniente da inteligência artificial que se utiliza de dados e algoritmos para aprender como os humanos pensam e se comportam.

O Machine Learning, presente em chatbots como o ChatGPT e em recomendações de plataformas de streaming, é crucial para empresas como Uber e Google. Ele realiza previsões e toma decisões automatizadas com base em dados, aumentando a produtividade e a precisão nos negócios.

Como o Machine Learning funciona

O primeiro passo é selecionar e organizar os dados que serão analisados - nessa etapa, o objetivo do uso do Machine Learning deve estar muito claro para que os dados escolhidos sejam os mais adequados.

Após isso, deve ser escolhido o algoritmo de Machine Learning, que dependerá do problema a ser resolvido. Alguns tipos de algoritmo de aprendizado de máquina são: KNN, Naive Bays, LVQ, SVM, entre outros.

Então, o algoritmo receberá os dados e será treinado, passando por diversos testes e avaliações. Com os resultados obtidos, o modelo de Machine Learning será ajustado para atingir o objeto final, podendo haver mudança dos parâmetros ou até do próprio algoritmo.

Machine Learning na prática

Para entender esses conceitos de maneira mais prática, veja algumas possíveis utilizações do Machine Learning:

• Reconhecimento de fala: Siri, Alexa e outras assistentes virtuais utilizam Machine Learning para reconhecer a voz dos usuários e aprender a dar respostas mais “humanas”

• Risco e Compliance: bancos e instituições de diversos segmentos podem utilizar Machine Learning para evitar fraudes, golpes e invasões a sistemas

• Diagnósticos médicos: modelos de Machine Learning são cada vez mais utilizados na área da saúde, realizando o diagnóstico de doenças, identificando padrões e tendências e possibilitando a prevenção de doenças - como no caso do Watson Health

• Análise de sentimentos: empresas podem utilizar Machine learning para identificar sentimentos humanos em áudios e textos e entender a opinião do usuário sobre produtos e serviços - saiba mais sobre o Scuta.ai

Redes Neurais e Deep Learning

Ao procurar sobre Machine Learning, é comum que você encontre termos como “Redes Neurais” e “Deep Learning”. Entenda esses conceitos:

• Redes Neurais: são um subcampo do Machine Learning e representam estruturas artificiais de modelos matemáticos que simulam o funcionamento do cérebro humano, consistindo em nós interconectados que processam informações.

• Deep Learning: também é um subcampo do Machine Learning e se utiliza de diversas camadas de redes neurais para trabalhar de forma mais avançada e aprender sobre os dados com maior complexidade.

    Ética e Privacidade

O uso do Machine Learning revisita diversas questões relacionadas à ética e privacidade que devem estar no radar das empresas que usam essa tecnologia.

Uma delas é a proteção dos dados: uma vez que o ML depende de grandes quantidades de dados, é preciso que todos eles tenham sido obtidos de forma consentida. Esse processo é respaldado pela LGPD, que já está em vigor no Brasil e tem penalizado organizações que não cumprem suas disposições.

Além disso, uma vez que o Machine Learning busca entender o pensamento humano, é possível que ele reproduza preconceitos existentes nos dados analisados, o que pode levar a decisões equivocadas.

Portanto, é importante que as empresas fiquem atentas a essas questões para trabalhar de forma ética e transparente, podendo aproveitar-se corretamente do potencial dessa tecnologia.

Futuro do Machine Learning

O futuro do Machine Learning é promissor e sua utilização será cada vez mais comum em diversos setores econômicos e sociais.

Como já estamos observando com o ChatGPT, Notion AI e Bing AI, diversas inteligências artificiais baseadas em ML surgirão para aumentar a produtividade humana nas mais variadas atividades.

Ademais, uma área de pesquisa que tem recebido atenção recentemente é o Aprendizado por Reforço, que garante que o Machine Learning seja capaz de resolver problemas mais complexos através da interação proativa com o ambiente.

É esperado também que, com o crescimento do seu uso, o ML incorpore novas técnicas de privacidade e segurança para garantir que os dados sejam protegidos e utilizados de forma ética para guiar decisões.

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Christiano Ranoya
CEO - Indico