A tecnologia machine learning (ML) é parte integrante da inteligência artificial (IA).

Enquanto que a IA consiste em aplicações que permitem às máquinas executarem tarefas complexas que até então necessitavam da interação humana, o ML é a capacidade que esses equipamentos têm de experienciar novas situações e aprender a lidar com isso.

Isso significa que máquinas, equipamentos, robôs e sistemas podem aprender e tornarem-se cada vez mais completos e eficientes.

Segundo uma pesquisa desenvolvida pelo MIT Technology Review, dados interessantes foram observados com relação às empresas que adotam esse tipo de solução, tais como:

• 50% melhoraram os resultados obtidos nas análises de dados,
• 46% obtiveram vantagens competitivas,
• 45% conseguiram acelerar os processos de análises,
• 44% implementaram recursos aprimorados de nova geração,
• 39% melhoraram as operações de seus processos internos,
• 31% reduziram seus custos operacionais.

Neste post, apresentaremos o machine learning, como ele funciona e os benefícios envolvidos com a sua implantação. Continue lendo e confira!

O que é machine learning e como ele funciona?

Os robôs, como são chamados, são equipamentos que possuem softwares que possibilitam o aprendizado e o desenvolvimento de novas habilidades a partir das interações que realizam.

O machine learning é a tecnologia desenvolvida para que esses robôs tenham inteligência.

Essas máquinas não possuem as limitações humanas em termos operacionais, pois não precisam dormir e podem realizar determinada ação milhões de vezes com precisão.

Outro fato importante é que eles saíram do chão de fábrica, onde já há algum tempo participavam das linhas de montagens e agora colaboram no atendimento a clientes, vigilância, manutenção, inspeção e até mesmo na exploração espacial.

Para isso, seu funcionamento ocorre a partir de algoritmos, ou seja, sequência de regras e operações que possibilitam o entendimento por parte do programa do que está acontecendo, capacidade de análise e tomada de decisão a esse respeito.

Tipos de machine learning

Dentro desses algoritmos utilizados no machine learning, existe uma divisão envolvendo dois tipos de abordagem para o aprendizado das máquinas. Vamos conhecê-los:

Supervisionado

O modelo supervisionado é o mais utilizado, onde cientistas de dados atuam como guias, “ensinando” quais as conclusões são as melhores, portanto, as respostas para cada situação é predeterminada e pronta para a ação dos equipamentos ou softwares que precisam responder a alguma interação.

Não supervisionado

O algoritmo não supervisionado ocorre quando não existe um acompanhamento humano para as questões a serem avaliadas e respondidas.

O computador, nesse caso, aprende sozinho a partir dos dados informados sem que exista uma rotulagem ou informações prévias.

Esse segundo modelo é bem mais complexo e avançado, pois a própria máquina encontra os dados, padrões e filtros para análise e retorno.

Descubra os benefícios de utilizar o machine learning

O machine learning ideal para a sua empresa precisa considerar algumas variáveis importantes, tais como:

• estrutura existente em sua empresa,
• volume de dados a ser tratado,
• qual o objetivo da implementação dessa solução.

A partir desses dados, é possível avaliar qual a melhor opção para o seu negócio.

Independente disso, o fato é que adotar essa solução possibilita um processo contínuo de melhorias, onde o aprendizado dos equipamentos devem ser constantes e buscando sempre pelo aperfeiçoamento.

O processamento de dados é ilimitado e a eficiência, velocidade e adaptabilidade vão sendo implementadas enquanto as ferramentas de inteligência artificial são utilizadas.

Desse modo, sua empresa precisa conhecer, avaliar e estar preparada para a adoção de ferramentas que envolvam IA e machine learning, uma vez que esse é o futuro e seus negócios precisam estar adequados à nova realidade, sob pena de não atender às expectativas do mercado e ficarem defasados.

Agora que você conhece mais sobre esse assunto, mas ainda existem dúvidas a respeito, entre em contato conosco para podermos apresentar mais detalhes sobre esse interessante e curioso assunto!

(Imagens: divulgação)