Machine Learning
Decisões automatizadas a partir de exemplos
O aprendizado de máquina (ou Machine Learning) refere-se à capacidade da máquina de aprender a tomar decisões, sem intervenção humana. Os algoritmos de Machine Learning necessitam de grandes quantidades de dados, que podem ser números, palavras ou imagens, para extrair padrões, características e aprendizado, que serão usados na tomada de decisões.
O Machine Learning alimenta muitos dos serviços utilizados hoje em dia, como os sistemas de recomendação, mecanismos de busca, feeds de mídia social e assistentes de voz. Em todos esses casos, cada plataforma está coletando o máximo de dados possíveis sobre os consumidores, como por exemplo quais gêneros de programa gostam de assistir, quais links estão clicando num site de e-comm, quais status estão reagindo numa rede de relacionamentos, e utilizando o Machine Learning para fazer uma indicação sobre o que possam querer em seguida.
Principais características
Esta é uma disciplina dentro da Inteligência Artificial e reúne ferramentas que aprendem a tomar uma decisão baseada em exemplos, e não a partir de uma programação específica.
Um algoritmo complexo ou código fonte é incorporado em um computador, que permite que a máquina identifique dados e construa previsões em torno dos dados que identifica.
Muitos e diferentes usos
Machine Learning pode ser aplicado em diversas áreas, como investimentos, publicidade, empréstimos, detecção de fraudes, entre outros. Eis algumas:
Tradução automática de textos, que não pode ser feita ao pé da letra e sim considerando-se o contexto.
Recomendações de produtos em lojas de e-comm ou de conteúdo nas plataformas de streaming, que levam em conta os acessos anteriores do usuário e tudo aquilo que ele aceitou/rejeitou.
Diagnóstico de doenças, com análise de parâmetros clínicos e prognósticos, para planejamento terapêutico e acompanhamento do paciente.
Negociações em geral, de forma automatizada, que levam em conta a arbitragem estatística, baseada em correlações históricas e variáveis econômicas.
Pedidos de crédito, seguros etc. Antes da aprovação, a máquina avalia o cliente sobre sua capacidade de pagar, considerando fatores como ganhos e histórico financeiro.
Serviços financeiros, com análise de dados para ajudar a detectar fraudes praticamente em tempo real.