Machine learning: exemplos de como a aprendizagem de máquina está transformando o mundo

Em 400 a.C., o filósofo, matemático e astrônomo grego Arquitas de Tarento inventou uma pomba de madeira capaz de voar apenas por meio da utilização de vapor. Tal invenção é considerada o primeiro robô da história. Desde então — e mesmo muito antes disso —, os seres humanos têm criado máquinas cada vez mais complexas com o objetivo reproduzir a complexidade do cérebro e da inteligência humana e, assim, trazer mais praticidade para a nossa vida.

Nesse sentido, machine learning, ou aprendizagem de máquina, é uma das principais tecnologias de inteligência artificial (IA), campo da ciência que vem trabalhando para que as máquinas sejam capazes de “pensar por si mesmas”. Isso se dá graças à capacidade que elas têm de aprender sobre aquilo que lhes é indicado e, com isso, melhorar cada vez mais sua própria tomada de decisões. 

Quer saber mais sobre machine learning, exemplos de como ele funciona e as transformações que vem provocando no mundo? Então, continue a leitura, pois você vai aprender neste artigo os conceitos básicos do incrível mundo da aprendizagem de máquina e da IA.

O que são machine learning e inteligência artificial?

Machine learning, também conhecido como aprendizagem de máquina, é um ramo da inteligência artificial que tem como objetivo fazer com que um computador execute ações novas e aprimoradas para as quais não foi inicialmente programado por meio da análise de uma grande quantidade de dados. A partir desses dados, ele pode extrair as informações necessárias para “aprender” e prever situações futuras. 

Trata-se de uma tecnologia avançada que leva a inteligência artificial à sua máxima potência. Isso porque permite que um software execute tarefas de maneira precisa, sem a necessidade de um ser humano lhe dizer o que deve ser feito, assemelhando-se bastante à própria inteligência humana. 

O machine learning envolve reconhecimento de padrões, análise de dados e estatística, sendo esse tripé a base sobre a qual ele se sustenta. Graças a esses recursos, as máquinas podem transformar um grande conjunto de números e dados “sem sentido” em conhecimento. Este, por sua vez, pode ser muito útil tanto para as próprias máquinas — capazes de tomar decisões sem a necessidade da intervenção humana — quanto para os seres humanos, que podem expandir seus conhecimentos e ter mais assertividade na tomada de decisões.

Machine learning: exemplos e para que serve

Agora que já vimos o que é machine learning, exemplos de como ele pode ser usado não faltam. Basicamente, ele serve para resolver problemas complexos de forma automatizada ou semiautomatizada. Tais problemas seriam de difícil resolução caso não houvesse a automatização. Sem ela, levaríamos muito tempo para analisar todas as informações necessárias até chegarmos à solução mais adequada. Ou seja, graças ao reconhecimento de padrões e à aprendizagem de máquina, podemos: 

• Aprimorar a tomada de decisões: as decisões baseadas em dados e padrões são, de modo geral, muito mais precisas do que aquelas que se baseiam na intuição ou em dados analisados superficialmente. O machine learning transforma dados em conhecimentos que, por sua vez, possibilitam uma tomada de decisões mais assertiva. 
• Evitar erros: o tempo é um fator fundamental no machine learning. Quanto mais tempo uma máquina passar analisando novos dados, mais robusto será o sistema. Isso ajuda as organizações a não repetir os mesmos erros e a evitar novas falhas, graças à identificação de tendências negativas. 
• Melhorar o atendimento ao cliente: o machine learning permite aperfeiçoar o atendimento ao cliente de modo a oferecer produtos e serviços personalizados automaticamente, algo semelhante ao que acontece com a publicidade online. Isso é feito por meio da análise de dados dos consumidores.
• Reforçar a cibersegurança: como a maioria dos malwares utiliza códigos e padrões similares, o machine learning é uma ferramenta bastante eficaz para prevenir os ataques cibernéticos mais comuns. 
• Automatizar processos: um dos grandes objetivos do machine learning é evitar que os seres humanos percam seu precioso tempo em tarefas repetitivas. As máquinas podem aprender a realizar tarefas cada vez mais complexas para executá-las, com precisão e rapidez, tão bem quanto uma pessoa faria (ou até melhor).

Machine learning: exemplos e como funciona

Por trás do machine learning, podemos encontrar técnicas, algoritmos e redes neurais que possibilitam que as máquinas adquiram novos conhecimentos sem a necessidade de programá-las. Após anos de tentativas, o ser humano conseguiu fazer com que elas “pensem” sozinhas. Vale ressaltar, porém, que os responsáveis por isso são os próprios seres humanos. Em outras palavras, tal feito não seria possível sem a nossa intervenção inicial.

Os engenheiros de computação usam linguagens de programação avançadas, como Python ou R, para construir programas de machine learning. Tais programas contêm as instruções necessárias não apenas para analisar rapidamente as informações de banco de dados, mas também para tirar conclusões e “memorizar” o que foi aprendido para cálculos futuros. 

Para que isso aconteça, é necessário tratar os dados de modo que as informações sem utilidade sejam descartadas, preservando apenas as mais relevantes. Existem, atualmente, três correntes principais de machine learning:

• Reinforcement learning: no aprendizado por reforço, uma máquina aprende por tentativa e erro até chegar ao melhor resultado para uma determinada tarefa. O sistema testa diversas soluções até encontrar a melhor, aprendendo-a e utilizando-a posteriormente, sempre que necessário.
• Supervised learning: também é possível que uma máquina aprenda em função da rotulagem de dados fornecidos. Ou seja, o aprendizado supervisionado ocorre quando, a partir de um determinado dado, a máquina pode procurar outras informações similares. É o que acontece, por exemplo, nas recomendações da Netflix ou do Spotify, em que o machine learning entende as preferências dos usuários a partir dos filmes e músicas que eles consomem.
• Unsupervised learning: o aprendizado não supervisionado se produz quando as máquinas não recebem dados rotulados e precisam procurar padrões para agrupar conjuntos de informações semelhantes.

No machine learning, exemplos claros são o processamento de dados durante a pandemia de Covid-19, na qual a aprendizagem de máquina desempenhou um papel fundamental. Devido aos avanços tecnológicos atuais e ao grande volume de dados coletados, a previsão de novas ondas de contágio, o desenvolvimento da vacina e a análise do comportamento do vírus puderam acontecer com muito mais rapidez. 

O uso de tecnologias disruptivas, como big data, inteligência artificial, aprendizagem de máquina e aprendizado profundo, permitiu o monitoramento constante da evolução do vírus ao redor do mundo, bem como de seu comportamento ao longo do tempo. Em virtude dessa análise automatizada e detalhada dos dados coletados, foi possível chegar a importantes conclusões de forma muito mais rápida, permitindo ações de combate mais efetivas. Sem essas tecnologias, os momentos mais drásticos da pandemia teriam se arrastado por muito mais tempo, causando consequências socioeconômicas muito mais graves.

Inteligência artificial e machine learning: exemplos de como estão transformando o mundo

A inteligência artificial e o machine learning estão revolucionando a forma como vivemos em diferentes frentes: detecção de fraudes, previsão de falhas ou comportamentos, pré-diagnósticos orientados por dados, reconhecimento de padrões etc. São diversos os contextos em que a aprendizagem de máquina pode ser aplicada, trazendo uma ampla gama de benefícios.

Nesse contexto do deep learning (um aprendizado profundo, dividido em etapas, que permitem um aprofundamento cada vez maior em um assunto específico), inteligência artificial e machine learning, exemplos não faltam para mostrar como essas tecnologias mudando nossa maneira de estar no mundo e de encontrar soluções para os problemas atuais. Confira abaixo alguns exemplos que provam a importância da IA na sociedade contemporânea: 

• Carros autônomos — ou seja, sem motorista — capazes de aperfeiçoar gradualmente o próprio desempenho graças à análise dos dados obtidos.
• Diagnósticos médicos baseados nos sintomas dos pacientes, algo que se evidenciou durante a pandemia da Covid-19.
• Previsão do trânsito urbano a partir do histórico de circulação de veículos.
• Assistentes pessoais virtuais, como Alexa e Google Assistente, capazes de reconhecer nossa voz e ajudar de uma forma cada vez mais eficiente, à medida que conhecem nossos gostos e rotinas.
• Previsão dos movimentos do mercado financeiro.
• Chatbots capazes de atender às necessidades dos clientes, interpretar e resolver as dúvidas mais frequentes e encaminhar aquelas de maior complexidade para um atendente humano.

A inteligência artificial e o machine learning são apenas duas das principais tecnologias que estão transformando o mundo. Sem dúvidas, elas ainda vão gerar muitas outras mudanças no mundo todo ao longo dos próximos anos.

Nesse sentido, o avanço acelerado desses recursos tecnológicos demanda profissionais altamente qualificados, pois a inteligência e os conhecimentos humanos são essenciais para programar as máquinas do futuro. Você tem interesse em reorientar sua carreira para o mundo da inteligência artificial e do machine learning? 

Quer desenvolver essas e otras competências profissionais que permitam melhorar sua empregabilidade? Conheça o Santander Open Academy, o espaço de formação que você precisa para continuar crescendo.

Junte-se à nossa plataforma global de aprendizagem e desenvolvimento profissional e tenha acesso a cursos 100% subsidiados, conteúdos de formação em diversos formatos e bolsas de estudos das principais universidades e instituições.

Se, assim como nós, você acredita que nunca deve deixar de aprender, clique aqui e cadastre-se. Descubra o que temos para você!