Já imaginou um cenário não-fictício onde máquinas pudessem ser capazes de aprender? Por mais futurista que pareça, esse recurso existe, tem nome e até sobrenome: Machine Learning (ML) - uma vertente da ciência da computação, também conhecida como aprendizado de máquina.
Tida como um subconjunto da inteligência artificial, a área desenvolve dispositivos capazes de compreender e executar tarefas. Quer descobrir como esse conceito funciona na prática e quais são as suas vantagens e desvantagens no contexto empresarial? Então, está no lugar certo!
Siga com a leitura e confira o artigo que a equipe do CodeBlog preparou para você.
Machine learning: o que é?
O ML é um conceito que abrange a Internet das Coisas e a Inteligência Artificial, para desenvolver e aprimorar máquinas capazes de aprender sozinhas, bastando apenas um grande volume de dados.
Dessa maneira, os dispositivos detectam padrões e conectam informações, utilizando recursos como Big Data e algoritmos sofisticados que permitem a execução das tarefas de maneira totalmente autônoma e independente.
Machine learning: como funciona?
No ML, os dados recebidos são analisados pelos algoritmos, que geram respostas e previsões específicas, tornando os softwares e aplicações mais inteligentes, justamente por conta das predições.
Esse modelo computacional opera por meio de redes neurais artificiais, baseadas no funcionamento do cérebro humano (que também aprende com base no reconhecimento de padrões).
Embora seja necessário que os programas apresentem funções específicas para suportar a tecnologia, o mais interessante do aprendizado de máquina é o fato dos softwares não precisarem ser programados frequentemente para aprenderem.
Quais as vantagens do machine learning?
Agora que você já sabe o que é o ML e como ele funciona, descubra abaixo como a aplicação dessa tecnologia pode impulsionar os resultados das empresas e entidades.
Aprendizado com dados
Os dados são o futuro da tecnologia, e a boa notícia é que o Machine Learning é capaz de concentrar uma quantidade inimaginável de informações complexas, analisá-las e ainda aprender com elas.
Na prática, o recurso não apenas multiplica as possibilidades dos processos internos de uma empresa ou instituição, como também cria algoritmos capazes de prever cenários futuros com mais assertividade.
De maneira geral, com a aplicação do Machine Learning, fica bem mais fácil resgatar históricos e estudá-los.
Isso permite, por exemplo, analisar se uma tendência é passageira ou duradoura, o sucesso ou fracasso de um lançamento e, até mesmo, identificar as melhores estratégias para atender às demandas do mercado.
Mais produtividade
O ML é capaz de automatizar e até substituir, diversos processos e tarefas internas desempenhadas por seres humanos, garantindo mais velocidade, assertividade e redução de falhas.
Com isso, uma empresa conquista mais agilidade na identificação e resolução de problemas, estudos de relatórios, assistência para tomadas de decisões e vários outros benefícios que não seriam possíveis sem o auxílio da ciência da computação.
Com o aprendizado de máquina, uma equipe pode automatizar as rotinas repetitivas e burocráticas e focar em ações estratégicas.
Assim a produtividade corporativa é visivelmente intensificada, sem que haja a necessidade de aumentar o número de colaboradores.
Redução de custos
Ao mesmo tempo que o Machine Learning contribui para o aumento da produtividade de uma empresa, ele também substitui alguns serviços terceirizados por soluções mais práticas, modernas e automatizadas. Apresentamos como exemplo os sistemas de ML que interpretam cláusulas de contrato e convertem a linguagem jurídica para termos mais fáceis de serem compreendidos.
Nessas situações, o próprio software auxilia na identificação de itens ausentes no contrato ou cláusulas errôneas, como taxas ou penalidades que não foram previamente acordadas.
Desvantagens do Machine learning
Apesar das vantagens, a aplicação dos algoritmos de Machine Learning também apresenta algumas inconveniências que devem ser mencionadas. Confira nos próximos tópicos:
Dependência de dados
O Machine Learning depende, sobretudo, da estrutura, qualidade e disponibilidade dos dados, isso quer dizer que, caso uma aplicação não permita a coleta e análise adequada dessas informações, será quase impossível utilizar o recurso de maneira eficaz.
Generalização
Por mais que os algoritmos de Machine Learning operem corretamente com os dados disponíveis, quando novas informações são aplicadas, pode haver uma queda na performance. Em geral, a questão da generalização demanda cuidado e atenção durante o desenvolvimento do modelo, bem como a definição adequada dos conjuntos de treinamento e testes.
Tempo de processamento
Também é importante destacar que, dependendo da complexidade do contexto e do tipo de algoritmo utilizado, o treinamento de modelo pode exigir um longo período de processamento e um alto consumo de recursos computacionais.
Como exemplo disso, podemos citar os modelos de deep learning, que utilizam redes neurais artificiais com diversas camadas, o que demanda alta capacidade operacional, além de um período que pode se estender, entre horas, dias, ou mesmo, semanas, até chegar no momento da conclusão.
Conclusão
Esperamos que este post tenha ajudado na compreensão sobre o que é o Machine Learning e quais são as suas vantagens e desvantagens.
Esse é um conceito amplo, que envolve inúmeros debates, cenários e discussões.
Em breve, traremos novos artigos sobre o recurso revolucionário aqui no CodeBlog. Continue de olho nos nossos canais de comunicação e acompanhe todas as dicas, novidades e atualizações do universo tecnológico.
Um grande abraço e até o próximo post!
