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Entenda o que é machine learning e conheça mais sobre a área!

O que é machine learning
Tempo de Leitura: 4 minutos

Se você usa plataformas de streaming como a Netflix e o Spotify, já deve ter percebido o quanto as sugestões de filmes e músicas são certeiras, não é? Com base no seu histórico de reprodução, os algoritmos conseguem entender suas preferências e indicar os títulos que, provavelmente, vão lhe agradar.

Esse é um exemplo básico sobre o que é machine learning, termo traduzido para o português como “aprendizado de máquinas”. Para além do entretenimento, essa tecnologia é cada vez mais aplicada em outros processos complexos, como veículos autônomos, parques fabris e otimização de rotinas corporativas.

Isso faz com que especialistas em machine learning sejam uma das profissões em alta em tecnologia. Quer conhecer mais sobre o conceito, ficar de olho em suas principais aplicações e descobrir como trabalhar nessa área? Então, continue a leitura!

O que é machine learning e como funciona?

No machine learning, os algoritmos conseguem reconhecer padrões e, assim, por meio da análise de dados, aprender, desenvolvendo funções para além daquelas para as quais foram explicitamente programados. Em resumo, as máquinas tornam-se capazes de refinar suas atividades a partir da experiência.

Esse processo pode se dar, basicamente, de 3 formas. Veja:

  • aprendizagem supervisionada — a máquina aprende por meio de experiências guiadas por um “professor” programador, que fornece ao algoritmo exemplos preestabelecidos para que ele consiga entender padrões;
  • aprendizagem não supervisionada — aqui, para aprimorar seus modelos, a máquina utiliza suas próprias conclusões, tiradas de análises de dados autônomas;
  • aprendizagem semissupervisionada — um programador fornece um conjunto de exemplos para que a máquina interprete padrões, porém, ela também consegue melhorar suas capacidades a partir de análises autônomas.

Machine learning, inteligência artificial e deep learning

A aprendizagem de máquinas é uma subárea essencial da inteligência artificial (IA). A IA diz respeito à capacidade das máquinas de tomar decisões de forma autônoma, isto é, apenas com base na análise de dados, sem a necessidade de uma instrução humana direta. 

Já no machine learning, as máquinas não apenas usam a análise de dados para tomar decisões, mas aproveitam para otimizar os seus modelos com base em suas experiências. Assim, o software passa por um autotreinamento e consegue solucionar uma gama cada vez maior de problemas. 

Há, ainda, a chamada deep learning ou “aprendizagem profunda”, em que o software também passa pelo processo de aprendizagem, mas com o objetivo de realizar atividades ainda mais complexas, quase como os neurônios humanos. Por meio dela, as máquinas se tornam aptas a executar tarefas como a identificação de imagens e o reconhecimento de falas e expressões faciais.

Quais são as principais aplicações do machine learning?

Com o boom do big data, o machine learning tem se tornado cada vez mais eficaz; por isso, há dezenas de aplicações no mercado de tecnologia. Os sistemas computadorizados são capazes de ler quantidades massivas de dados e, assim, aprimorar seus modelos mais e mais, de forma muito precisa.

O resultado é a intensa otimização de processos, a criação de dispositivos cada vez mais inteligentes e a geração de insights relevantes. Isso é bem-vindo na indústria, no mundo corporativo e, até mesmo, em nossa rotina pessoal — como no caso da Netflix e do Spotify. Veja, abaixo, algumas possibilidades:

  • os mecanismos de busca da web são aprimorados para ser mais perceptivos e, assim, entregar resultados mais personalizados;
  • os softwares conseguem fazer previsões de cenário, ajudando empresas diversas em suas estratégias de mercado;
  • produtos e serviços oferecidos por meio de softwares são capazes de atender às necessidades dos clientes de forma precisa;
  • sistemas de atendimento ao cliente contam com bots altamente preparados para lidar com diferentes demandas;
  • na Medicina, sistemas computadorizados conseguem usar seus dados armazenados para elaborar diagnósticos cada vez mais precisos;
  • softwares de Logística utilizam experiências anteriores para aprimorar a segurança e a eficiência de estoques e rotas de transporte;
  • a filtragem e detecção de spams em e-mails de forma automatizada fica progressivamente mais refinada;
  • operadoras de cartão de crédito utilizam o machine learning para identificar fraudes e validar compras coerentes em relação ao comportamento do titular;
  • de forma semelhante, sistemas voltados para a segurança da informação conseguem identificar e atuar sobre possíveis ameaças de ataques cibernéticos;
  • plataformas de streaming e e-commerces diversos conseguem usar essa tecnologia para aprimorar seus mecanismos de recomendação;
  • a tecnologia é muito empregada no processamento de linguagem natural, de forma que assistentes pessoais conseguem entender instruções e perguntas faladas;
  • robôs industriais (e, possivelmente em breve, robôs domésticos) realizam o aprendizado de máquinas para melhorar suas capacidades e realizar tarefas de forma muito eficiente. 

Como trabalhar nessa área?

Sabendo o que é machine learning, deu pra ver como essa área é muito promissora e, em um futuro próximo, estará por trás de produtos e serviços de praticamente todos os setores da sociedade, certo? O aumento acelerado da demanda, associado à escassez de profissionais qualificados, representa oportunidades incríveis para especialistas.

Se você quer aproveitar esse cenário, o caminho é fazer uma pós-graduação em machine learning. O curso dura cerca de 1 ano e é destinado a profissionais formados em diversas áreas, preferencialmente as de Tecnologia e Exatas. Com a pós, você poderá destacar o seu currículo e se inserir no mercado como um especialista na área.

Além disso, algumas características são muito importantes para trabalhar com machine learning, como:

  • conhecimentos básicos da Ciência da Computação e da Tecnologia da Informação;
  • afinidade com as principais linguagens de programação;
  • noções de estatística e probabilidade;
  • familiaridade com a arquitetura de softwares;
  • domínio do inglês, por ser o idioma mais utilizado em sistemas computadorizados.

Por fim, as chamadas soft skills são muito valorizadas no mercado atual, sobretudo nas atuações relacionadas à tecnologia. Por isso, é importante buscar o desenvolvimento de habilidades comportamentais tais como a adaptabilidade, a resiliência, a boa relação interpessoal e o senso de liderança.

Diante deste texto, você pôde conhecer melhor o que é machine learning e quais são suas principais aplicações no mercado. Uma coisa é certa: trata-se de uma tecnologia altamente promissora e com espaço definitivo nos mais diversos setores da sociedade. 

Por isso, entre em contato com a gente e comece logo a fazer a sua pós-graduação na área!


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