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Machine Learning: Conheça a tendência do futuro!

O avanço de tecnologias com o mínimo de intervenção humana é uma tendência que nos acompanha, já fazendo parte da nossa vida sem mesmo percebermos. Esse progresso tem tudo a ver com a inteligência dos dados!

Neste contexto, surge o Machine Learning, trazendo na prática a ideia de que máquinas podem aprender e nos auxiliar em variadas tarefas. Entenda melhor a seguir e saiba o que esperar dessa tendência!

O que é Machine Learning? Para que serve?

Sabe quando temos uma tarefa e vamos ficando melhores nela com o passar do tempo, com mais habilidade? Isso significa que aguçamos nossa capacidade de aprender e podemos evoluir em determinado trabalho. De forma ampla, este é o conceito de Machine Learning dentro de Inteligência Artificial, em que as pessoas representam a atuação dos algoritmos sobre os dados.

Machine Learning, ou em portugu√™s ‚Äúaprendizado de m√°quina‚ÄĚ, √© um conceito derivado da Intelig√™ncia Artificial, como um tipo de aplica√ß√£o mais espec√≠fica. Basicamente, √© qualquer sistema que modifica constantemente seu comportamento e execu√ß√£o de tarefas com base na sua experi√™ncia e repeti√ß√£o, com o m√≠nimo de interfer√™ncias humanas.

Funciona por meio de algoritmos, os quais representam a√ß√Ķes; o conjunto desses algoritmos representa um passo a passo para que uma tarefa seja exercida em sua totalidade; e √© a combina√ß√£o desses algoritmos junto √† intelig√™ncia obtida pela pr√≥pria m√°quina que gera o Machine Learning.

A m√°quina aprende, executa e, quanto mais ela vai trabalhando, mais ela aplica novas regras l√≥gicas sob os padr√Ķes de dados analisados, visando melhorar o desempenho. Como √© um tipo de tecnologia que evolui com base na identifica√ß√£o de novos padr√Ķes, o Machine Learning √© ‚Äúalimentado‚ÄĚ a partir da entrada constante de novos dados.

Existe ainda um tipo de aprendizado mais profundo, inspirado na estrutura cerebral humana: o Deep Learning. Mas este é um assunto para um outro artigo aqui no nosso blog!

 Machine Learning na prática: 10 exemplos de aplicação

A melhor forma de entender Machine Learning é conhecendo alguns exemplos de aplicação, alguns muito conhecidos e outro mais difíceis de perceber, mas que também estão na nossa rotina. Confira:

  1. Quando o Google Maps indica o caminho mais rápido para você no mapa, com base na sua localização, e se adaptando quando você muda de rota;
  2. Quando um site de vendas recomenda produtos que você pode gostar, com base nas suas pesquisas e históricos de compras, até mesmo em outros sites; essa personalização da experiência representa o futuro para o varejo;
  3. Um sistema que identifica fraudes em pagamentos, com cart√Ķes de cr√©dito, por exemplo, fortalecendo o combate a tais ilegalidades;
  4. Sistemas de tradu√ß√£o de texto, os quais est√£o cada vez mais assertivos e precisos, tendo como base contextos, express√Ķes e at√© g√≠rias locais;
  5. Outros sistemas de recomendação que podemos citar são os serviços de streaming, que cada vez mais conhecem o perfil e gostos de cada cliente, como Spotify e Netflix, por exemplo;
  6. Quando se deseja saber o que as pessoas estão falando sobre seu produto na internet, o Machine Learning consegue pesquisar com base em regras linguísticas e até sugerir o que pode ser feito a respeito;
  7. O Governo tamb√©m utiliza tais tecnologias na seguran√ßa p√ļblica, j√° que possuem m√ļltiplas fontes de dados e necessitam de melhor gest√£o; facilitam na an√°lise de sensores, economia, detec√ß√£o de fraudes e minimiza√ß√£o de roubos de identidade;
  8. Na assist√™ncia m√©dica, permite que os profissionais acessem os dados de pacientes em tempo real; tamb√©m oferece possibilidade de identificar tend√™ncias e alertas na √°rea da sa√ļde, incluindo novos diagn√≥sticos e tratamentos;
  9. Esta tecnologia vem ajudando empresas a descobrirem novas fontes de energia, como no ramo de petr√≥leo e g√°s; √© poss√≠vel prever falhas, analisar minerais no solo, tornar a distribui√ß√£o de combust√≠vel mais eficiente, econ√īmica e muito mais;
  10. Na ind√ļstria dos transportes, a tecnologia ajuda em rotas mais eficientes, previs√£o de problemas, dentre outras an√°lises importantes n√£o s√≥ para as transportadoras como no transporte p√ļblico, por exemplo.

Fontes dos exemplos: SAS Insights, Neil Patel.

Por que √© t√£o importante? √Č mesmo uma tend√™ncia?

O Machine Learning tem toda a sua relev√Ęncia por otimizar a an√°lise de dados de forma r√°pida, assertiva e trazendo solu√ß√Ķes prontas a diversos problemas. E quanto mais o tempo passa, percebemos que a quantidade e complexidade dos dados s√≥ aumenta, o que torna necess√°rio tecnologias desse tipo para as empresas manterem suas vantagens competitivas no mercado, com solu√ß√Ķes cada vez mais pr√°ticas aos seus clientes.

Por essas raz√Ķes, sim, √© uma tend√™ncia que vai acompanhar e evoluir conosco daqui pra frente. Especialistas acreditam que esta tecnologia vai ter maior presen√ßa, principalmente no mundo digital de aplicativos, assistentes digitais e em muitos outros recursos virtuais que utilizam intelig√™ncia artificial.

Segundo um estudo da Tractica, o ramo da Intelig√™ncia Artificial ainda vai movimentar quase US$ 60 bilh√Ķes em todo o mundo at√© 2025! Podemos esperar muitas ferramentas novas chegando ao mercado em breve.

Esta n√£o √© a √ļnica tecnologia da intelig√™ncia dos dados que vai ser tend√™ncia nos pr√≥ximos anos. Muita coisa boa vem por a√≠! E voc√™ pode levar muitas dessas solu√ß√Ķes para sua empresa com um parceiro que acompanha essas tend√™ncias e entende bem da jornada completa dos dados. Estamos falando da Red Innovations! Entre em contato e saiba mais!