Entender o que é Machine Learning é importante para que o desenvolvedor ou qualquer outro profissional de tecnologia saiba se situar nos projetos mais disruptivos. Isso porque essa tendência chegou para ficar e acrescenta inovação às tarefas que antes eram manuais.
O exemplo mais clássico de Machine Learning é o chatbot presente nos sites, redes sociais e aplicativos. Baseado em padrões e algoritmos, ele imita o pensamento humano. Isso porque o conceito está inserido em algo mais abrangente, que é a Inteligência Artificial.
O tema Machine Learning está no Dicionário Tech da Coodesh, que traz um resumo dos conceitos mais utilizados no mundo da programação para desenvolvedores e tech recruiters.
Definição
Machine Learning está dentro do guarda-chuva da Inteligência Artificial. Ele se baseia em padrões, coleta e análise de dados para a tomada de decisões.
Como no chatbot, através de FAQs (Frequently Asked Questions ou Perguntas Respondidas Frequentemente), por exemplo, o Machine Learning é usado para simular respostas humanas direcionadas às dúvidas dos usuários, bem como direcionar o atendimento para pessoas “de verdade”.
Portanto, ele é um ramo importante dentro da Ciência de Dados e tem variadas aplicações no mundo dos negócios, desde soluções mais simples para problemas individuais até projetos mais complexos para grupos sociais.
História
O termo Machine Learning foi usado pela primeira vez pelo cientista da computação Arthur Samuel, então colaborador da IBM. Ele usou esta denominação para contextualizar um jogo de damas.
Mas tal jogo de damas não era uma prática qualquer. O jogo de damas em questão foi disputado entre o autoproclamado rei da dama, Robert Nealey, e um computador IBM no ano de 1962. Na ocasião, o expert no assunto perdeu o jogo para o computador, demonstrando o poder da máquina.
Desse modo, a inteligência das máquinas vem acompanhada de precisão e agilidade, coisa que não é regra geral entre os humanos, pois estamos suscetíveis a erros e pré-julgamentos.
Categorias
Em meio à mineração de dados, o Machine Learning aplica métodos estatísticos para reproduzir e simular o pensamento humano. Mas você sabe as categorias nas quais se dá esse processo?
Basicamente, os classificadores estão em uma das três categorias primárias que serão apresentadas na sequência:
Supervisionado: ele aplica algoritmos para classificar dados rotulados. Um exemplo é a caixa de entrada do seu e-mail que filtra as mensagens e as classifica como spam, promoções, entre outras divisões.
Não supervisionado: ele utiliza algoritmos de Machine Learning para analisar e agrupar conjuntos de dados não rotulados. Ele consegue identificar diferenças e semelhanças para uma análise de dados mais aprofundada.
Semi-supervisionado: ele usa um conjunto de dados rotulado menor para aplicar a classificação e a retirada de recursos de um conjunto de dados maior e não rotulado.
O mais interessante é que esse processamento de dados ocorre de forma autônoma, sem a intervenção constante de um humano. Assim, as empresas que utilizam o Machine Learning conseguem ser mais assertivas e sair à frente da concorrência.
Conclusão
Você viu aqui o que é Machine Learning. Ele pode ser usado nos mais diversos setores e segmentos para inovar em processos e trazer mais agilidade aos fluxos dos projetos. Aproveite para conferir outros termos do Dicionário Tech e conhecer a plataforma.
