O que é Machine Learning?

O Machine Learning ( ML ) é uma aplicação de inteligência artificial em que os programas de computador usam algoritmos para encontrar padrões nos dados. Eles podem fazer isso sem serem especificamente programados para isso, sem dependência de humanos. No mundo de hoje, os algoritmos de machine learning estão por trás de quase todos os avanços tecnológicos e aplicativos de inteligência artificial (IA) que estão no mercado.

Os sistemas de IA normalmente têm a capacidade de planejar, aprender, raciocinar, resolver problemas, perceber, mover e até mesmo manipular. O Machine Learning é uma das muitas abordagens usadas em sistemas de IA. Outras incluem computação evolutiva e sistemas especialistas.

O Machine Learning está presente em muitas coisas que fazemos todos os dias. Pense onde os sistemas de Machine Learning podem influenciar sua vida:

• Os sistemas de recomendação em seus serviços de streaming favoritos, como Netflix ou Spotify, são executados com Machine Learning.
• Os mecanismos de pesquisa usam Machine Learning para esclarecer e otimizar seus resultados de pesquisa.
• Canais de mídia social recomendam amigos, grupos e vídeos para você assistir.
• Se você tem uma geladeira moderna, muitas vezes ela aprende quando você a usa mais e resfria antes da hora do jantar.
• O GPS antecipa quais partes do seu trajeto terão tráfego intenso e o redireciona usando algoritmos de Machine Learning.
• Assistentes baseados em voz, como Alexa e Siri, usam Machine Learning para operar.

Cada uma dessas plataformas acumula dados das escolhas diárias que você faz. Ele aprende sobre você e, com base nas informações obtidas, faz previsões sobre o que você assistirá em seguida, a que horas fará o jantar ou para onde poderá viajar ou comprar.

Todos esses dados alimentam os algoritmos de Machine Learning, o que ajuda a marca a antecipar o que você pode fazer ou comprar em seguida. Não apenas isso, mas seus gostos e desgostos são combinados com outros pontos de dados de milhões de outras pessoas, permitindo que as empresas criem listas de sugestões precisas e altamente eficazes.

A IA está pronta para escalar novas alturas usando aplicativos de Machine Learning.

Aplicações de Machine Learning

As aplicações de Machine Learning são amplas. Aqui, você tem uma visão geral de como ele está sendo usado em áreas centrais que integram a vida humana cotidiana.

Machine Learning na educação

Quando aplicado no campo da educação, o Machine Learning pode ajudar os professores a examinar o tipo de aula que os alunos podem ter. Eles conseguem avaliar como os estudantes estão lidando com as lições dadas - o quanto eles são capazes de entender, quais são os tópicos comuns com os quais os alunos tendem a ter dificuldades e o que é muito fácil. Isso ajuda os professores a planejar melhor as aulas e identificar os alunos que podem estar ficando para trás, permitindo interações e intervenções muito mais eficazes.

Machine Learning em mecanismos de pesquisa

Quando você digita um termo de pesquisa no Google, é frustrante quando os resultados que surgem não são os que você está procurando. O Machine Learning é parte integrante da otimização de mecanismos de pesquisa há muito tempo. Ele está constantemente ajudando os mecanismos de pesquisa a mostrar resultados mais relevantes para as pesquisas. Ele também ajudou a fortalecer os serviços de pesquisa baseados em voz, pesquisas de imagens e vários outros recursos relacionados à pesquisa.

Machine Learning em marketing digital

A personalização é a chave para campanhas de marketing digital modernas, e o Machine Learning tem sido fundamental para isso. Com dados baseados nas interações do consumidor, o Machine Learning ajudou as empresas a personalizar suas abordagens para clientes em potencial, focando na mensagem certa no momento certo. De e-mails personalizados a vendas cruzadas ou casadas com base em compras recentes, o Machine Learning ajudou as empresas a aproveitar seus dados sobre o comportamento do consumidor.

Machine Learning na área da saúde

O aprendizado de máquina tem sido amplamente aplicado na área médica. O diagnóstico por imagens médicas é um exemplo importante em que o Machine Learning funciona com ferramentas de diagnóstico. O Machine Learning visualiza as imagens médicas, identifica áreas que são incomuns ou anormais, fazendo isso sem qualquer preconceito que um profissional médico possa ter.

O Machine Learning também está sendo usado para ajudar os médicos no tratamento de casos únicos de doenças específicas, fornecendo-lhes sugestões sobre protocolos de tratamento com base nas informações coletadas de outros casos. Por exemplo, uma biblioteca de macrófagos pode ser explorada em horas por máquinas que identificam fagos eficazes para tratar cepas de bactérias resistentes a antibióticos.

A aplicação também está testando como converter dados agrupados de consumidores coletados de dispositivos pessoais para fornecer aos profissionais médicos sugestões e opções de tratamento. É claro que este é um setor em constante evolução.

Os aplicativos de Machine Learning são diversos e podem ser encontrados em praticamente qualquer campo ou tipo de negócio. Os benefícios para empreendimentos comerciais, governamentais e sociais são imensos.

Benefícios do Machine Learning

O Machine Learning tem benefícios incrivelmente amplos em quase todas as facetas da vida. Estes são apenas alguns dos benefícios universais do Machine Learning:

Previsão do comportamento do cliente

As análises dos padrões de compra do consumidor ajudam a dar às empresas uma visão sobre o caminho a seguir para as linhas de produtos e serviços. Esses padrões podem ser tão precisos quanto por que um cliente pode optar por um produto ao invés de outro, as influências de preços, temporada, fidelidade à marca e muito mais sobre essas decisões. Essas descobertas orientadas a dados são feitas com muito mais rapidez com o aprendizado de máquina e a velocidade é a chave para uma tomada de decisão mais inteligente.

Precisão sustentada na entrada de dados

A mais entediante das tarefas humanas é a entrada de dados. As chances de erro são altas com essas tarefas repetitivas. Esses erros podem custar caro para uma empresa em vários níveis. O Machine Learning garante que a entrada de dados seja concluída com rapidez e precisão, sem deixar margem para erros. Ele também tira as tarefas rotineiras dos funcionários, permitindo que eles se concentrem em trabalhos mais desafiadores e benéficos para os negócios.

Descobrir leads em experiências de usuários

Cada negócio cresce com base em novos leads que se convertem em clientes pagantes. Ser capaz de se manter no topo do jogo significa evoluir para atender às necessidades do cliente. O Machine Learning ajuda as empresas mergulhando nas jornadas dos clientes e fornecendo informações sobre tendências e antecipando necessidades. A pesquisa mostrou que o Machine Learning fez a diferença na trajetória de crescimento das empresas, ajudando-as a prever o comportamento dos clientes, encontrar ineficiências, etc.

Manter uma vantagem competitiva

As empresas são capazes de crescer junto com o mercado quando têm uma boa inteligência de negócios à qual recorrer. O Machine Learning tem um papel importante a desempenhar aqui, fornecendo às empresas informações sobre seus pontos de venda exclusivos e seus aspectos positivos em comparação com marcas concorrentes. Qualquer nova abordagem pode ser presumida rapidamente, testada com base nos dados disponíveis e, desta forma, ajudar as empresas a construir rapidamente um plano de go-to-market.

Capacitar assistentes virtuais

Os ambientes de trabalho, grandes ou pequenos, querem aumentar sua eficiência e fazer uso inteligente das horas de trabalho. O Machine Learning, quando aplicado ao treinamento automático de fala, ajuda a criar assistentes virtuais mais inteligentes e eficientes, que podem fazer anotações, desenvolver atas de reuniões e manter registros melhores. Tudo isso reduz a burocracia, que é essencial, mas cansativa de fazer. Com melhores assistentes virtuais, a precisão é garantida e os regulamentos de privacidade são bem atendidos.

Categorizar algoritmos de Machine Learning

Os algoritmos formam a base de toda a estrutura do Machine Learning e de seu crescimento. Esses algoritmos podem ser divididos em quatro categorias principais:

Algoritmos de Machine Learning supervisionados

Aqui, as lições aprendidas anteriormente podem ser aplicadas a novos dados com a ajuda de exemplos rotulados para prever resultados futuros . Isso começa com a análise de conjuntos de dados de treinamento conhecidos. O algoritmo de aprendizagem cria uma função inferida que fará previsões de resultados possíveis. Com a quantidade necessária de treinamento, todas as novas entradas de dados serão fornecidas com metas.

Algoritmos de Machine Learning não supervisionados

Eles estão em contraste com os algoritmos supervisionados e entram em ação quando as informações de treinamento não são rotuladas ou classificadas de nenhuma forma. O aprendizado não supervisionado não fornece saídas "corretas" para novos dados. Em vez disso, esses algoritmos exploram os dados, fazem inferências de conjuntos de dados e revelam quaisquer estruturas ocultas que possam estar em dados não rotulados.

Algoritmos de Machine Learning semi-supervisionado

Esses algoritmos seguem a linha do meio entre os dois primeiros tipos, devido ao uso de dados rotulados e não rotulados para treinamento. Normalmente, a quantidade de dados não rotulados é maior do que a quantidade de dados rotulados e o algoritmo usa os dados rotulados para aprender sobre os dados não rotulados. Os sistemas baseados nisso melhoram constantemente o nível de precisão do aprendizado.

Algoritmos de Machine Learning de reforço

Este é um método de aprendizagem onde a interação com o ambiente produz ações e descobre erros e recompensas. Com essa abordagem, as máquinas e todos os agentes de software são capazes de determinar o comportamento apropriado dentro de um contexto específico para o melhor desempenho possível.

Os desafios do Machine Learning

Apesar de todos os avanços tecnológicos, ainda há uma série de desafios que o Machine Learning precisa superar.

As redes ainda precisam de grandes quantidades de memória de trabalho para armazenar e processar dados. Embora algumas técnicas de aprendizado não supervisionado removam dados desnecessários, ainda há uma necessidade de poder de processamento massivo. Isso pode ser parcialmente resolvido, com algoritmos de aprendizagem não supervisionados eliminando dados desnecessários e em excesso, o que reduz a capacidade de processamento necessária. No entanto, isso não é suficiente para todos os cenários.

O processamento de linguagem natural ainda está muito longe de ser uma tradução natural e precisa. Gíria, sotaques e compreensão da linguagem ainda são grandes desafios para o Machine Learning. Embora a máquina tenha constantemente novos dados para ouvir e aprender, ela ainda precisa de muito treinamento para resolver sotaques mais estranhos.

Lavagem de IA é quando a tecnologia é rotulada como inteligência artificial (ou um computador inteligente), mas na verdade é apenas Machine Learning ou os mesmos algoritmos antigos que sempre usaram. Para muitas pessoas, a distinção não é importante, mas aumenta demais as expectativas de tecnologia, mina a confiança na tecnologia e configura ambos os campos para reações adversas. É necessário educar o público em geral e entender melhor a IA e o Machine Learning.

A falta de treinamento em vídeo está brecando a indústria. Em vez de depender de imagens estáticas e um mundo 2D, o vídeo fornece conjuntos de dados muito mais ricos. Nosso mundo é dinâmico e nossas máquinas precisam aprender isso. Este é um campo de estudo emergente.

As máquinas não pensam como os humanos. As pessoas usam heurísticas para tomar decisões instantâneas. Eles usam um amplo campo de atenção para integrar uma compreensão holística de uma cena. Mas o Machine Learning ainda envolve dados granulares, o que limita as formas atuais de uso eficiente. À medida que as máquinas aprendem mais, isso se resolverá, mas não se sabe se elas realmente pensarão como humanos ou se tornarão "artificialmente inteligentes".

O futuro do Machine Learning

À medida que programas de Machine Learning e técnicas de ciência de dados se tornam mais amplamente disponíveis, há enormes benefícios para quase todas as facetas da vida.

• Personalização ajustada: Capacitará as empresas a antecipar e atender às necessidades dos clientes.
• Melhores experiências do mecanismo de pesquisa: a classificação aprimorada dos resultados do mecanismo de pesquisa ajuda tanto os usuários finais quanto os administradores a fornecerem resultados e percepções precisas.
• Evolução das equipes de dados: os dados diários e as funções da equipe de TI evoluirão com o Machine Learning aprimorado, reduzindo o tempo gasto na programação manual. Por exemplo, os cientistas de dados podem gastar menos tempo limpando os dados à medida que o Machine Learning aprende a fazer isso de forma eficiente (por meio do uso do AutoML).
• Ascensão da computação quântica: pode soar como algo vindo de um filme de ficção científica, mas os algoritmos quânticos carregam o potencial de levar a várias outras inovações e é algo que acontecerá a médio e longo prazos.

A inteligência artificial e o Machine Learning estão prestes a mudar a maneira como o mundo faz negócios, fornece governança e desenvolve novas tecnologias. Isso mudará a maneira como os mercados de desenvolvimento de aplicativos funcionam no futuro. Juntas, essas tecnologias receberão a importância dada à eletricidade no início da revolução industrial. Esses dois juntos anunciarão uma nova era na tecnologia da informação.

AutoML

O AutoML é uma tecnologia nova e empolgante que significa que pessoas comuns agora podem executar processos complexos de Machine Learning. No passado, os cientistas de dados precisavam de um profundo conhecimento de estatísticas, técnicas de limpeza de dados, codificação de computador, algoritmos e também acesso a computadores poderosos. Isso significa que, para a maioria das pessoas, o Machine Learning estava fora de alcance.

O novo software em desenvolvimento mudou o Machine Learning. Os programas de software online pegam dados carregados por um usuário. O usuário identifica que tipo de previsões precisa e o software escolhe o algoritmo correto a ser executado e produz um conjunto de resultados claros, concisos e explicáveis. Embora as previsões ainda exijam que os dados sejam precisos e rotulados, também existem técnicas de limpeza de dados incorporadas ao software. Eles podem avaliar valores discrepantes e informações ausentes, geralmente criando estratégias para gerenciar as discrepâncias à medida que avançam.

Esta é uma verdadeira janela para o futuro para empresas que desejam ter a capacidade de fazer previsões e processar dados, sobretudo as não possuem instalações ou meios para contratar cientistas de dados dedicados. Por enquanto, os cientistas de dados têm aproveitado principalmente os recursos de limpeza de dados do AutoML, o que economizou muito tempo.