Publicidade
Economize: canal oficial do CT Ofertas no WhatsApp Entrar

Você sabe o que é machine learning? Entenda tudo sobre esta tecnologia

Por| 23 de Novembro de 2017 às 19h30

Link copiado!

Você sabe o que é machine learning? Entenda tudo sobre esta tecnologia
Você sabe o que é machine learning? Entenda tudo sobre esta tecnologia

Um termo tecnológico cada vez mais mencionado por aí é o tal do "machine learning", que, em português, significa "aprendizado de máquina". É fácil deduzir que a tecnologia se trate de máquinas e sistemas capazes de adquirir novos conhecimentos por conta própria, mas muita gente ainda não sabe, exatamente o que é o machine learning, como ele surgiu, em quais aplicações ele é aplicado e qual o seu potencial para o futuro da tecnologia, em geral.

Mas calma, que a gente explica!

O começo de tudo

Tudo começou em 1959 com o pioneiro da inteligência artificial, Arthur Samuel, engenheiro do MIT. Foi ele quem criou o termo "machine learning" naquele mesmo ano, descrevendo o conceito como "um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem terem sido programados para tal". Na época, Samuel trabalhava em um projeto para criar uma máquina autônoma com estas características.

Continua após a publicidade

Mas foi somente com o advento da Internet que o machine learning começou a tomar forma, já que, com tanta informação coletada e armazenada na web, foi preciso criar meios de organizar esse conteúdo gigantesco de maneira automatizada – e um dos pilares do machine learning é justamente a análise de dados com a finalidade de detectar padrões.

Big Data tem papel importante

E o big data entra na história, já que, em sua essência, a tecnologia faz exatamente isso: armazena toneladas de dados obtidos por meio de redes sociais, mecanismos de buscas, e, até mesmo, por meio de microfones e câmeras de smartphones. Então, algoritmos cada vez mais inteligentes fazem uma verdadeira varredura dessa quantidade gigantesca de informações e, a partir do momento em que padrões são descobertos, os sistemas se tornam capazes de fazer previsões com base nesses padrões.

Continua após a publicidade

Um exemplo prático que já faz parte do cotidiano de muitas pessoas são as sugestões de produtos que aparecem em sites e redes sociais. Já reparou que, cada vez mais, produtos anunciados para você são exatamente aquilo que você queria, ou, ainda, itens que você nem sabia que existiam, mas que atendem a alguma necessidade específica? Pois isso é o machine learning entrando em ação, indicando produtos para seu consumo com base em seus hábitos e preferências online.

O machine learning também já funciona com eficiência em aplicativos que exibem rotas no trânsito, como o Google Maps, por exemplo, ou, ainda, em filtros anti-SPAM de e-mails e, até mesmo, em sistemas de segurança de bancos. E, como esta tecnologia ainda tem muito crescimento pela frente, a coisa só tende a crescer, sendo aplicada em uma quantidade cada vez maior de sistemas que fazem parte do nosso dia-a-dia.

Além do machine learning

Algo que já está acontecendo é a criação das chamadas redes neurais, desenvolvidas por cientistas computacionais que usam o machine learning para simular o funcionamento do cérebro humano artificialmente. E isso já cai para o campo da inteligência artificial, que provê a máquinas e sistemas a capacidade de realizar tarefas de maneira inteligente e autônoma, usando o machine learning para seu aprimoramento.

Continua após a publicidade

A partir de agora, veremos o machine learning e a inteligência artificial sendo aplicados em novidades que têm potencial para transformar radicalmente a nossa sociedade, bem como a maneira que vivemos, consumimos, nos transportamos e nos comunicamos. Um exemplo que está aí, batendo à nossa porta, são os veículos autônomos, que dispensam um motorista humano para rodar pelas cidades. E, ainda que este futuro digno de um filme de ficção científica possa causar medo em muita gente, a transformação causada por estas tecnologias inovadoras é inevitável, restando a nós recebê-la de braços abertos.

Fonte: Business Insider