rafaella.melani

• 26 de fevereiro de 2020
• 5 min de leitura

Curioso em saber o que é machine learning? Pois saiba que não está sozinho. Afinal, essa é uma das perguntas mais feitas atualmente. Não é à toa! Isso porque essa tecnologia está em ampla expansão.  

Segundo um estudo da IDC Global divulgado pela Forbes, o mercado global de machine learning foi avaliado em US$ 1,58 bilhão em 2017. Até 2024, esse setor deve conquistar uma marca superior aos US$ 20 bilhões, o que representa um crescimento de quase 45% em apenas 7 anos. 

A tabela abaixa mostra a evolução e a previsão desse mercado de acordo com os anos e os tamanhos das companhias (sendo SME’s = pequenas e médias empresas e Large Enterprises = empresas grandes). 

Crédito: Medium 

Para descobrir o que é machine learning, conhecer suas principais aplicações e os benefícios que pode gerar para sua empresa, basta ler este post até o fim! 

Afinal, o que é machine learning?

Machine learning é uma área contida dentro do campo de inteligência artificial (IA), que nada mais é que uma inteligência similar à humana que utiliza o aprendizado de máquina como um de seus recursos.

Com o machine learning, é possível realizar desde as tarefas mais simples até as mais complexas. Segundo especialistas, essa tecnologia consegue reproduzir padrões do pensamento humano.

Mas como o machine learning funciona? Onde podemos encontrá-lo em nossa rotina? Qual é a sua relação com o big data empresarial? Esse recurso pode ser utilizado para proteção contra roubo de identidade? Saiba tudo a seguir! 

Como o machine learning funciona? 

Dizem que quanto mais fazemos algo, melhor nos tornamos naquilo. As habilidades humanas são desenvolvidas a partir da observação, estudo, junção de experiências e, principalmente, a prática. Isso tudo é resultado da nossa capacidade de aprender.

Assim como os seres humanos, as máquinas também podem aprender com a “prática”. Isso porque o machine learning consiste no método que aprende a partir da análise de dados (big data), identificando padrões para tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Dessa forma, é possível fornecer exemplos para as máquinas e, logo, elas aprendem o que fazer com eles. Isso torna o processo mais simples, já que é muito mais fácil para nós, seres humanos, darmos exemplos do que escrever um código de programação do zero, não é mesmo?

Métodos de aprendizado de machine learning

Como agora você já sabe o que é machine learning, siga lendo para conhecer os seus principais métodos de aprendizado. 

1. Aprendizado Supervisionado

De forma resumida, o aprendizado supervisionado acontece quando os algoritmos são treinados por meio de exemplos rotulados e a saída correta já é conhecida. Nesse caso, então, os dados são anotados com respostas a serem previstas.

Dentre os algoritmos utilizados para esse tipo de aprendizagem, estão: Redes Neurais, Máquina de Vetor de Suporte (SVMs) e Classificadores Naive Bayes.

Exemplos:

• fornecer uma foto de homem ou mulher e “ensinar” a máquina a prever a sua idade com base nos dados da imagem;
• oferecer imagens de um tumor para que a máquina determine se ele é maligno ou benigno de acordo com seu tamanho ou idade do paciente;
• identificar se um determinado animal é gato ou cachorro, por exemplo. 

2. Aprendizado Não-Supervisionado

O aprendizado não-supervisionado, por sua vez, permite abordar problemas cujo resultados são desconhecidos. Sinteticamente, a utilização desse recurso é feita para encontrar uma representação mais informativa diante dos dados que se têm.

Exemplos:

• identificação do comportamento dos consumidores a partir do registro de compras;
• recomendação de filmes ou músicas em serviços de streaming.

Esses não são os únicos tipos de aprendizagens existentes. Temos também a aprendizagem semi-supervisionada e a por reforço.

O que é machine learning no dia a dia?

Existem inúmeros exemplos de onde as tecnologias de machine learning são utilizadas. Algumas delas são:

• recomendações de programas de streaming: nesse caso, o aprendizado de máquina ajuda na análise do histórico de conteúdos reproduzidos ou rejeitados pelo consumidor dentro de um streaming (como a Netflix ou o Amazon Prime), para fazer recomendações mais alinhadas ao gosto do espectador;
• mecanismos de busca: mecanismos de busca, como Google, Bing ou Yahoo!, utilizam o machine learning para melhorar suas capacidades de oferta de conteúdos de acordo com o histórico de busca de seus usuários.

Machine learning e big data empresarial: aplicações e benefícios 

O machine learning permite que as companhias, a partir da análise do big data empresarial, consiga estipular previsões sobre vendas com uma assertividade impressionante.

No geral, há muitas companhias que utilizam o big data empresarial e o machine learning em seus processos. 

Conheça agora alguns importantes sistemas em que a análise de big data empresarial acontece de modo eficiente:

• logísticos: sistemas de aprendizagem de máquina podem auxiliar empresas na identificação da maneira mais rápida e econômica de transportar algo de um ponto A até um ponto B;
• de detecção de fraudes: o machine learning pode ajudar a detectar padrões de comportamentos suspeitos em sites de compra online. Logo, ajuda a evitar fraudes.

Crédito: NETWORKWORLD

Benefícios do machine learning para as empresas 

Além de realizar prognósticos eficazes sobre vendas, melhorar os processos logísticos e aperfeiçoar a detecção de fraudes, o machine learning conta com outros importantes benefícios. São eles:

• melhora as tomadas de decisão;
• é eficiente em relação à proteção contra roubo de identidade;
• gera insights profundos e poderosos;
• alavanca resultados;
• otimiza a eficiência;
• melhora a experiência do cliente.

O machine learning aplicado no reconhecimento facial

O machine learning também é bastante explorado em tecnologias mais complexas, como as de reconhecimento facial. 

Nesse caso, o aprendizado da máquina é muito importante para entregar um resultado com o máximo de acurácia possível.

Para reconhecer uma pessoa por meio de sua face, é preciso que o algoritmo seja treinado de forma a identificar um rosto numa imagem e pontos específicos que são encontrados em todo rosto (borda dos olhos, ponta do queixo etc.).

Considerando que cada pessoa é única, é necessário codificar as informações de cada rosto detectado, para que seja possível comparar com os diversos rostos de uma grande base de dados, a fim de tomar conclusões para um produto tecnológico que visa auxiliar na autenticação e validação de identidades, por exemplo.

Nessa situação, uma boa solução é deixar que o computador identifique quais as melhores características a serem coletadas, tirando as medidas que ele julga serem mais importantes para sua conclusão.

Com essas informações, dali para frente, a “máquina” é capaz de identificar uma pessoa específica (e seu nome) dentre milhares de outras. Logo, além de preservar a privacidade, também é muito eficiente na proteção contra roubo de identidade.

O que é machine learning: considerações 

Neste post, você soube o que é machine learning, conheceu sua importância, benefícios e dados que mostram que essa tecnologia veio para ficar.

Desse modo, para não perder a sua fatia de mercado, que tal utilizar recursos avançados de biometria facial em seu negócio? Contar com essa tecnologia apresenta vantagens significativas, como: 

• redução de custos;
• proteção contra roubo de identidade;
• mais agilidade nos processos;
• segurança avançada;
• diminuição de riscos de fraudes em sua organização.

Para isso, você pode contar com a Acesso Digital, uma empresa de autoridade no mercado e que, por meio da solução Acesso Bio, oferece todas as vantagens citadas acima, com a transparência e ética que você procura! Para saber mais e tirar suas dúvidas, basta clicar aqui!

Crédito da foto de capa: Disruptive Advertising