O que é machine learning?

A aplicação da inteligência artificial é uma realidade cada vez mais comum nas empresas. Mas como o  Machine Learning pode ajudar a automatizar esse processo? Vamos entender neste conteúdo da Apollo Solutions.

O que é Machine Learning?

O que o termo que pode ser traduzido como Aprendizado da Máquina significa na prática? Chamamos de Machine Learning o uso da inteligência artificial dentro de um contexto que permite que os dispositivos possam aprender. A partir desse aprendizado, é possível obter um grande volume de informações importantes automaticamente, sem a necesidade de programações manuais.

Assim, o Machine Learning possibilita a identificação de padrões, leitura de informações, coleta de dados dos usuários e a tomada de decisões estratégicas baseadas nesse aprendizado.

Apesar de parecer inovador, o conceito de Machine Learning está longe de ser algo recente. Ele surgiu na década de 1950 com o matemático e cientista da computação britânico Alan Turing, que teve um papel fundamental durante a Segunda Guerra Mundial. Já naquela época haviam estudos e testes que tinham por finalidade compreender o quanto as máquinas poderiam ser capazes de raciocinar como pessoas.

Machine Learning: como funciona?

Seu funcionamento se dá por meio de complexos algoritmos, representados por uma grande sequência de informações e orientações a serem seguidas pela máquina com o objetivo de cumprir uma determinada tarefa ou executar automaticamente uma ação.

As combinações desses algoritmos correspondem a diferentes comandos que permite que as máquinas tomem decisões baseadas nas informações armazenadas.

Um bom exemplo disso e que faz parte do nosso dia a dia são os e-commerces, que conseguem identificar as buscas dos clientes e suas preferências, o que permite que as lojas façam sugestões de seus produtos com base no perfil desses consumidores.

Técnicas de Machine Learning

Existem quatro variações de Machine Learning. E a seguir, vamos entender de que maneira essas técnicas podem ser aplicados.

Aprendizado Supervisionado

Seu funcionamento ocorre com base em resultados pré-definidos, o que significa que considera valores já utilizados para analisar as suas variáveis. Essa é a aplicação mais utilizada de Machine Learning, muito comum principalmente em grandes varejistas.

Aprendizado não-supervisionado

Esta é a aplicação menos usual, uma vez que o computador não parte de resultados anteriores para analisar, mas de conceitos nunca antes vistos.

Aprendizado semi-supervisionado

Neste cenário, a máquina já é capaz de analisar e tomar decisões, mas a intervenção humana ainda é necessária para resultados mais conclusivos.

Aprendizado reforçado

Aqui a aplicação ocorre com base em tentativa e erro. O computador faz inúmeros testes até encontrar a melhor abordagem.

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