Existem muitas tendências de mercado que, quando menos se espera, transformam-se em realidade. Nos últimos tempos, o desenvolvimento tecnológico tem pautado o aprimoramento de diversos processos corporativos. A tecnologia em nuvem está para provar isso. Nesse contexto, todo gestor tem o dever de saber o que é machine learning. Mais do que nunca, ele deve saber por que esse conceito se tornou tão relevante no cenário atual.
Você já deve ter reparado que o mundo dos sonhos da ficção científica cinematográfica deixou de ser tão surreal. Em parte, isso se deve ao avanço da IA (inteligência artificial), a qual deriva da quantidade e variação de sistemas complexos.
Se você prestar bastante atenção, verá que a IA está se alastrando em diversas áreas. Ao mesmo tempo em que marca presença em atividades cotidianas, ela é vital para o setor industrial que usa tecnologia de ponta.
O que o machine learning tem a ver com tudo isso? Eis o que você saberá a seguir! Sem dúvida, esgotar o tema em um único post seria muita pretensão. Em vez disso, nós abordaremos o conceito em suas principais nuances.
Então, se você deseja descobrir o que é machine learning e como o conceito está ligado ao futuro da sua empresa, veio ao lugar certo! Ótima leitura!
Partindo do fim, façamos uma rápida passagem pela história do machine learning. Em primeiro lugar, é preciso fazer uma rápida referência ao ENIAC, sigla que, em português seria “computador integrador numérico eletrônico”. O ponto-chave aqui é o modo de funcionamento de tal sistema: manualmente. Pense em uma máquina limitada à realização de cálculos.
Foi só em 1950 que se iniciaram as primeiras tentativas de melhorar um pouco o desempenho dessas máquinas. No fim da mesma década, Arthur Samuel, um programador da IBM desenvolveu um sistema que ia além de efetuar cálculos.
A máquina usada pelo sistema passou a aprofundar a relação com os comandos que recebia. Isso foi comprovado por um mero jogo de damas. Ao notar que o sistema havia desenvolvido uma estratégia para derrotá-lo, Samuel definiu aquilo como um aprendizado. Como envolvia uma máquina, surgiu a expressão machine learning.
Portanto, se pudéssemos resumir o que é machine learning, poderíamos dizer que se trata da autoaprendizagem das máquinas. Há um importante detalhe nisso tudo: quando falamos em autoaprendizagem, estamos nos referindo à ausência de programação específica para tal.
Outro marco tecnológico fundamental associado a esse contexto é o chamado ELIZA. Esse foi, simplesmente, o primeiro sistema capaz de realizar interações dialógicas com seres humanos. Em resumo: havia uma máquina que, dentro das limitações da tecnologia da época (eram os anos 60), conseguia conversar mediante estímulos. Já naquela época, muita gente acreditava que a ELIZA era uma pessoa de verdade.
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A esta altura, é possível que você já tenha deduzido que a IA é contemporânea da chegada do chamado machine learning. Sim, a inteligência artificial foi cunhada no ano de 1956. Vamos aos aspectos mais relevantes de cada conceito:
A explosão da IA é, de fato, muito recente. Para ser mais preciso, foi só a partir de 2012 que essa modalidade de inteligência demonstrou uma parte do seu potencial. A aceleração da expansão do acúmulo de dados jogados na internet dos últimos anos gerou profundos investimentos das GPUs. As unidades gráficas de processamento de última geração foram decisivas para que as imagens se transformassem em vídeo instantaneamente.
Basicamente, a IA compreende a combinação de algoritmos e outros elementos capazes de criar um ambiente favorável ao desenvolvimento de um sistema autônomo. Um exemplo óbvio é o próprio carro autônomo. No entanto, observe que certos mecanismos, como o Google Voice, também exibem uma infraestrutura vinculada à IA.
Na verdade, o machine learning é um item integrado à inteligência artificial, a qual é mais ampla. Na prática, o machine learning é um sistema desenvolvido com o intuito de proporcionar resultados extremamente melhores e rápidos.
Isso acontece porque o machine learning dota a máquina de uma capacidade de analisar, em fração de segundos, um elevado volume de dados. Note que nenhum processo anterior é perdido. Em vez disso, a máquina prepara as próximas ações com base na qualidade dos resultados anteriores. Logo, ela aprende. Não é à toa que uma das características do machine learning é a predição.
O método deep learning recebe esta nomenclatura devido ao modo de funcionamento, inspirado nas redes neurais humanas. Trata-se, portanto, de um modelo de redes neurais artificiais. Isso quer dizer que o sistema é quase tão complexo e perfeito quanto o funcionamento do cérebro humano.
Os progressos realizados em torno do deep learning já são visíveis por qualquer usuário da internet. Desde 2016, a Google utiliza esse método de machine learning em seus sistemas de tradução automática. Isso explica por que a qualidade dessas traduções melhorou significativamente a partir do referido período.
Não há dúvida de que o sistema por trás do deep learning é ainda mais ousado do que os anteriores. Ao usar o cérebro como referência, os desenvolvedores almejam tornar os sistemas ainda mais inteligentes e efetivos.
As possibilidades de otimização para os mais variados setores da economia são imensuráveis. Na indústria, a previsão é de um aprimoramento ainda mais minucioso dos processos de produção. Assim, espera-se que um incremento no tempo de fabricação e na própria qualidade das mercadorias.
Nos laboratórios, os mecanismos de monitoramento devem ficar cada vez mais precisos. Então, os riscos de erros relacionados à concentração de substâncias tende a ser reduzido ao máximo. Some-se a isso a capacidade de emissão de alertas com maior antecedência, em caso de problemas.
Você não precisa ser dono de uma multinacional para sentir o machine learning em atuação. Basta se lembrar dos corretores automáticos de textos dos aplicativos de mensagens. Até mesmo o sistema de recomendação de rotas usado pelo Waze, por exemplo, baseia-se no machine learning.
Assim, você também pode firmar parcerias com startups dedicadas ao desenvolvimento de sistemas embasados no machine learning. Que tal ter um sistema capaz de realizar sugestões precisas de compras aos clientes? Com tamanha tecnologia, quase tudo é possível.
O machine learning, de um modo geral, já está presente no horizonte de um número expansivo de empresas. As multinacionais, como era de se esperar, estão totalmente atentas às novidades proporcionadas por diversas startups especializadas em IA.
Quer um ótimo exemplo? Aquelas recomendações detalhadas feitas pelos gigantes Spotify e Netflix se devem ao machine learning. No caso das grandes empresas, há um acentuado investimento em múltiplas áreas, como a de desenvolvimento de produtos. A Amazon, por exemplo, já oferece uma assistente virtual atrelada à linha Echo.
Do lado automotivo, a Ford está investindo pesado nos carros autônomos. Em um projeto ambicioso, a montadora espera apresentar seus veículos do futuro em 2021 ou antes. Vale ressaltar que, no início, todos os carros contarão com um condutor humano.
No caso do Uber, a empresa utiliza o machine learning para oferecer motoristas teoricamente alinhados com as preferências de cada usuário do app.
Agora que você já sabe o que é machine learning, que tal conhecer novos modelos de negócio? Que tal inovar, ou seja, realizar os mesmos processos de um jeito mais produtivo e lucrativo? Saiba, inclusive, que esse conceito é aplicável em qualquer segmento de negócio.
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