Nas últimas décadas, temos vivido um boom tecnológico, que tem transformado não apenas a forma como utilizamos aparelhos que carregam tecnologias, mas a nossa própria relação com o mundo e com as pessoas que estão à nossa volta.

Nesse cenário, uma novidade que tem ganhado cada vez mais adeptos é o machine learning, uma área da inteligência artificial (IA) que ainda tem o seu potencial desconhecido pela maioria das pessoas, mas que já tem trazido ao mundo grandes inovações e novas soluções.

Quer saber mais sobre isso e ficar por dentro dessa novidade tech? Neste texto, vamos te explicar o que é machine learning, quais os tipos dele, os benefícios que esse conceito traz para o nosso dia a dia e suas principais aplicações. Confira!

O que é machine learning?

Machine learning (“aprendizado de máquina”, em tradução literal) é um subcampo da inteligência artificial e das ciências da computação. Ele se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos de funcionamento que permitem que os computadores aprendam por conta própria, tomem decisões e façam até mesmo previsões sem serem explicitamente programados para cada tarefa específica.

Para isso, os algoritmos de machine learning são projetados para analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e relações que podem ser usados para fazer previsões ou tomar decisões de forma autônoma.

Com isso, o principal objetivo do machine learning é permitir que os computadores não apenas aprendam automaticamente, mas melhorem seu desempenho e suas possibilidades computacionais em determinadas tarefas à medida que são expostos a mais dados ao longo do tempo. Afinal, assim como nós ficamos melhores conforme estudamos e realizamos mais tarefas, as máquinas também ficam mais inteligentes quando são constantemente “treinadas”.

Por isso, esse tipo de algoritmo tem sido cada vez mais usado por empresas dos mais variados tamanhos e segmentos de atuação, assim como outras ferramentas de inteligência artificial que têm emergido nos últimos tempos, como o ChatGPT.

Mas agora que você já entendeu o que é machine learning, saiba que esse conceito é diferente de inteligência artificial. Continue lendo para entender o porquê!

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Os conceitos de machine learning e inteligência artificial se relacionam entre si, mas possuem significados diferentes. A IA diz respeito à criação de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Dessa forma, busca desenvolver máquinas que possam raciocinar, aprender, perceber, entender, tomar decisões e resolver problemas de forma semelhante a um ser humano.

Essa tecnologia tem se disseminado em uma velocidade absurda, especialmente nos últimos meses, com a explosão da popularidade de ferramentas como o ChatGPT, que já citamos, e o Midjourney. Para se ter ideia, o Brasil é o quinto país que mais tem utilizado o ChatGPT, segundo a plataforma Semrush.

Já o machine learning, como falamos acima, é uma área dentro desse vasto campo que é a inteligência artificial. Ele tem como foco o desenvolvimento de algoritmos e técnicas que auxiliam os computadores a melhorarem seu desempenho por meio do aprendizado, que é feito por meio de análises de banco de dados e repetições de tarefas.

Quais são os tipos de machine learning?

Entendendo o que é machine learning, fica mais fácil compreender os tipos existentes dessa tecnologia. Elas podem ser complexas para quem não é profundo conhecedor da área, mas é importante conhecê-las, já que a tendência é que elas se tornem cada vez mais populares entre pessoas e empresas de todo o mundo. Veja quais são os quatro tipos principais:

Machine learning supervisionado

É o tipo de machine learning mais utilizado. Nele, o algoritmo é treinado por um cientista de dados usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados em que a resposta correta é conhecida. É como se quem está operando o algoritmo ensinasse a pergunta e a resposta para que, assim, a máquina aprenda.

Machine learning não supervisionado

Nesse caso, o algoritmo é treinado em dados não rotulados, sem nenhuma informação sobre as respostas ou saídas desejadas. Com isso, o objetivo é que ele consiga descobrir estruturas, padrões e relações nos dados, sem a orientação e a supervisão constante de um ser humano.

Machine learning semissupervisionado

Combina elementos do aprendizado supervisionado e do não supervisionado. Esse tipo de machine learning utiliza um conjunto de dados rotulados e um conjunto de dados não rotulados para realizar a tarefa de aprendizado, sendo geralmente usado para rotular grandes conjuntos de dados.

Machine learning por reforço

Apesar de ser similar ao aprendizado supervisionado, no machine learning por reforço, o algoritmo não é treinado usando dados de amostra, mas feedbacks para que o algoritmo aprenda na base de tentativa e erro.

Quais os principais algoritmos de machine learning?

Existem vários tipos de algoritmos de machine learning, sendo que a escolha será baseada no problema que ele deve resolver. Confira os principais:

- regressão linear;

- árvores de decisão;

- random forest;

- naive bayes;

- máquinas de vetores de suporte (SVM);

- k-nearest neighbors (k-NN);

- redes neurais artificiais (RNA);

- algoritmos genéticos.

Esses nomes parecem complicados, não é mesmo? Mas calma! Abaixo, vamos explicar como algumas dessas aplicações são usadas no mundo real. Confira!

Quais as aplicações do machine learning no dia a dia?

Bom, se você chegou aqui, é porque já entendeu o que é machine learning. Porém, agora, essa compreensão vai ficar ainda melhor, pois vamos te mostrar algumas das principais aplicações desse conceito no nosso dia a dia. Acompanhe:

- Assistentes virtuais: os assistentes virtuais como a Siri, o Google Assistant e a Alexa utilizam técnicas de machine learning para entender e responder às perguntas dos usuários. Inclusive, se você já os utilizou, sabe que eles melhoram a atuação ao longo do tempo a partir das interações e dos dados fornecidos.

- Detecção de fraudes: é comum que instituições financeiras usem algoritmos para analisar dados transacionais e identificar padrões incomuns que possam indicar atividades fraudulentas, como transações suspeitas em um cartão de crédito.

- Recomendação de produtos: sabe aquelas propagandas que aparecem depois que você busca ou fala sobre determinado produto? As plataformas de e-commerce usam algoritmos de recomendação baseados em machine learning para sugeri-lo a você, com base nas preferências e no histórico de compras e visualizações. Aliás, o mesmo conceito é usado em plataformas de conteúdo, como YouTube, Netflix e Spotify!

- Filtragem de spam: algoritmos de machine learning são usados em serviços de e-mail para filtrar mensagens de spam, aprendendo com características das mensagens marcadas pelos usuários como spam e adaptando-se a novos padrões. Ou seja, quando você marca um e-mail como spam, você está ensinando a máquina a identificar aquele padrão como indesejado.

- Diagnóstico médico: até mesmo na medicina já se usa o machine learning. Isso é feito em análises de dados médicos e de históricos de pacientes para auxiliar os profissionais no diagnóstico de doenças, na identificação de padrões em exames clínicos e até mesmo na sugestão de tratamentos.

- Reconhecimento de imagem: aplicações de reconhecimento de imagem, como reconhecimento facial, são utilizadas em várias áreas, incluindo segurança, autenticação biométrica, classificação de imagens e identificação de objetos em imagens ou vídeos.

- Veículos autônomos: cada vez mais populares em muitos países, os carros autônomos usam técnicas avançadas de machine learning para processar dados de sensores e tomar decisões em tempo real, como detectar obstáculos e reconhecer placas de trânsito.

Quais os pontos positivos e negativos do machine learning?

Assim como qualquer outra tecnologia, o machine learning carrega pontos positivos e negativos. Quer saber mais? Então, confira:

Positivos

O machine learning está melhorando cada vez mais o seu potencial e, consequentemente, sua possibilidade de realizar coisas que antes não eram possíveis, como:

- Capacidade de lidar com dados complexos: esse conceito permite lidar com grandes volumes de dados e extrair insights e padrões relevantes que podem ser complexos demais para pessoas identificarem.

- Automação de tarefas: vemos cada vez mais a automação de tarefas chegando em empresas de todos os portes, liberando, assim, tempo e recursos para uma equipe de pessoas se concentrar em tarefas mais estratégicas e criativas.

- Melhoria contínua: um dos grandes pontos de todo tipo de inteligência artificial é a capacidade exponencial de melhoria de acordo com o tempo e o uso.

- Tomada de decisões baseada em dados: o machine learning permite a tomada de decisões mais informada, pois os modelos podem analisar dados objetivamente e identificar relações complexas entre as variáveis existentes.

- Personalização e recomendação: com esses algoritmos, é possível fornecer recomendações personalizadas e experiências sob medida para os usuários, aumentando a satisfação e o engajamento deles dentro de plataformas que utilizam esses algoritmos.

Negativos

Os principais pontos negativos do machine learning são:

- Dependência de dados de qualidade: para esses algoritmos funcionarem adequadamente, eles dependem de dados de alta qualidade e representativos para alcançar bons resultados. Ou seja, dados incompletos, desbalanceados ou de baixa qualidade podem levar a resultados imprecisos ou enviesados.

- Interpretabilidade: alguns modelos de machine learning, como redes neurais profundas, podem ser complexos e difíceis de interpretar. Isso pode ser problemático em áreas sensíveis, como a medicina e a justiça, nas quais é essencial entender como as decisões são tomadas.

- Necessidade de expertise: o desenvolvimento e a implementação de algoritmos de machine learning exigem conhecimentos avançados em matemática, estatística e programação. Por isso, é necessária uma equipe com expertise para garantir que os modelos sejam construídos e mantidos corretamente.

- Dependência de dados rotulados: muitos algoritmos de machine learning supervisionados requerem dados rotulados para treinamento. A aquisição e a rotulação desses dados podem ser caras e demoradas, especialmente em áreas nas quais especialistas humanos são necessários para realizar a rotulação.

- Riscos de viés e discriminação: algoritmos de machine learning podem perpetuar ou amplificar vieses e discriminações presentes nos dados de treinamento. Se os dados históricos forem tendenciosos, o modelo pode tomar decisões discriminatórias, ampliando desigualdades existentes.

Segurança da informação: saiba mais!

O mundo tech é fascinante, não é mesmo? Estamos vivendo uma era de grande avanço tecnológico e de uso cada vez maior de ferramentas digitais e da inteligência artificial para tarefas comuns do dia a dia, tanto pessoais quanto profissionais. Porém, com isso, é necessário um ponto de atenção: o da segurança das informações.

No nosso blog, temos um texto completo sobre os cinco pilares da segurança da informação. Acesse e fique por dentro!

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