Machine Learning: conheça as possibilidades dessa tecnologia

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Machine Learning, ou “aprendizado de máquina”, em uma tradução livre para a língua portuguesa, é uma área da ciência da computação responsável por elaborar conjuntos de regras e sistemas capazes de analisar dados e automaticamente extrair aprendizados deles em alta velocidade. Ou seja, é uma forma dos computadores agirem e tomarem decisões baseadas em dados com autonomia.

No mercado financeiro, sistemas baseados em Machine Learning já são utilizados diariamente em milhares de operações e guiam a maioria das tomadas de decisão relacionadas a quais investimentos fazer e quais os melhores momentos para venda e compra de ações e ativos.

Outro exemplo de produto desenvolvido com aprendizado de máquina são os carros sem motoristas da Uber e Google que já circulam em algumas grandes cidades dos Estados Unidos. Todos os comandos do veículo são realizados de acordo com o estudo de todas as possibilidades e as “informações” que o sistema do automóvel possui em relação à segurança no trânsito e às rotas possíveis.

Conheça alguns conceitos fundamentais de aprendizagem de máquina e suas respectivas aplicações, que podem ajudar você a atingir mais rapidamente os objetivos profissionais da sua carreira.

Aprendizagem Não Supervisionada (Unsupervised Learning)

Sistemas capazes de encontrar automaticamente padrões e relações em um conjunto de dados mesmo sem possuir qualquer conhecimento prévio sobre os dados. Um exemplo é a classificação em guias feita de forma automatizada pelo Gmail: “Fórum”, “Atualização”, “Principal”, “Promoções”, “Spam”, etc.

Classificação (Classification)

Esse processo é uma subcategoria da aprendizagem supervisionada, geralmente usado para atribuir uma categoria a algum tipo de entrada. Seu uso é mais comum quando as previsões são de natureza distinta, ou seja, podem ser respondidas de forma binária com “sim ou não”, como, por exemplo, determinar o sexo de uma pessoa através de uma imagem.

Regressão (Regression)

Outra subcategoria de aprendizagem supervisionada, mas que é usada quando o valor que está sendo previsto exige uma resposta mais complexa que um simples “sim ou não” e segue um espectro contínuo. Podem ser aplicados, por exemplo, em chatbots de atendimento ao cliente para responderem perguntas como “Qual o valor?”, “Quanto tempo de entrega?”, etc.

Árvores de Decisão (Decision Trees)

Uma ferramenta de suporte a tomada de decisão que representa visualmente um algoritmo através de um gráfico de árvore ou modelo de decisões e suas possíveis consequências. É uma forma de obter uma visualização rápida e ampla sobre as possibilidades de escolha disponíveis em uma negociação.

Aprendizagem Profunda (Deep Learning)

Um do temas mais debatidos quando falamos em machine learning atualmente. Sistemas de aprendizagem profunda são capazes de utilizar tipos especiais de redes neurais para aprender padrões complexos e ler grandes quantidades de dados brutos.

Tem sido utilizada para resolver grandes barreiras da humanidade, como, por exemplo, na tradução automática de idiomas sem a necessidade de um intermediário de carne e osso.

As empresas que utilizarem Machine Learning tendem a se destacar no mercado. Conseguirão tomar decisões de maneira muito mais ágil e precisa com base em dados, o que diminui drasticamente as chances de prejuízos.

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