Você já reparou que, quando você assiste algo na Netflix ela age como se fosse uma amiga que conhece o seu gosto e sempre te indica filmes legais? Ou quando você faz uma pesquisa no Google, os primeiros resultados são quase sempre o que você estava procurando? Ou ainda que a Siri ou a Alexa conseguem te entender e ajudar a resolver suas demandas? Pois bem, tudo isso é possível graças ao aprendizado de máquina.
Todas essas ferramentas fazem uso dessa técnica para conseguir entender sua fala, fornecer respostas mais específicas para suas buscas ou ainda prever os seus gostos e desejos com base em suas compras ou programas que você costuma assistir.
Em constante evolução, o machine learning é um subcampo da inteligência artificial que permite ao computador aprender por si próprio usando dados ou experiências passadas através do uso de uma grande variedade de algoritmos que permitem que os sistemas possam identificar padrões e tomar decisões.
Conforme os algoritmos processam os dados de treinamento são criadas representações mais precisas com base nesses exemplos e como resultado final desse processo de aprendizagem temos um modelo que pode ser utilizado para fazer previsões com base em novas entradas.
O machine learning é uma área muito empolgante com sua capacidade de lidar com uma grande quantidade de dados e reconhecer padrões que poderiam ser impossíveis para humanos detectarem.
Arrisco a dizer que o aprendizado de máquina é o coração da IA uma vez que se mostrou essencial para muitas das aplicações práticas como reconhecimento de voz, de imagem, detecção de fraude e outras. Inclusive grandes líderes do mercado como Facebook e Uber usam o ML como uma parte central das suas operações.
Além disso, de acordo com Statista (empresa alemã de pesquisa e análise de dados), a quantidade total de dados prevista para ser criada e consumida globalmente em 2023 é de 120 zettabytes e com esse aumento exponencial do volume de informações, o machine learning passa a ser fundamental para a tomada de decisões nas empresas e pode ser considerado um fator determinante para a vantagem competitiva no mercado.
Ao explorar o fascinante mundo do aprendizado de máquina, você descobre que existem diversas aplicações e impactos em todos os setores. Agora, chegou a hora de aprofundar o seu entendimento dos diferentes tipos de aprendizado de máquina. Descubra como cada um deles funciona, suas diferenças e exemplos práticos no meu artigo: “O que é aprendizado de máquina supervisionado, não supervisionado e por reforço?”. Assim, você estará ainda mais capacitado para compreender e explorar as possibilidades dessa incrível tecnologia.
