Você já deve ter ouvido o termo machine learning em algumas situações, principalmente no trabalho. Trata-se de uma técnica que permite que os sistemas computacionais aprendam padrões a partir de dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo, sem serem programados explicitamente para cada tarefa.

Empresas de tecnologia, como Google e Microsoft, utilizam machine learning em produtos que vão de buscadores a assistentes virtuais. 

As ferramentas podem ser usadas em atividades mais complexas ou em tarefas simples, como recomendar um filme ou música de uma plataforma de streaming.

O que é machine learning?

O machine learning é um ramo da inteligência artificial que desenvolve algoritmos capazes de identificar padrões em grandes volumes de dados e usar essas informações para fazer previsões ou tomar decisões.

Em vez de seguir regras fixas programadas manualmente, o sistema é treinado com dados históricos. A partir desse treinamento, ele ajusta seus próprios parâmetros para melhorar resultados.

Como as máquinas aprendem a partir de dados

O processo de aprendizado de máquina funciona com base em três elementos principais:

• Dados: informações usadas para treinar o modelo;
• Algoritmo: método matemático que identifica padrões;
• Treinamento: processo de ajuste do modelo para reduzir erros.

Os modelos de aprendizado podem ser classificados em três níveis:

• Supervisionado: quando o sistema aprende com dados rotulados;
• Não supervisionado: quando identifica padrões sem rótulos pré-definidos;
• Por reforço: quando aprende por tentativa e erro.

Onde o machine learning já está presente no dia a dia?

A tecnologia está incorporada a diversos serviços cotidianos. Veja abaixo alguns exemplos de aplicação.

• Recomendações em plataformas como Netflix;
• Sistemas de reconhecimento facial em smartphones;
• Filtros de spam em e-mails;
• Aplicativos de navegação que preveem trânsito;
• Sistemas de crédito que avaliam risco financeiro.

Em muitos casos, o usuário interage com machine learning sem perceber.

Por que essa tecnologia se tornou tão importante nos últimos anos?

O crescimento da capacidade computacional e o aumento no volume de dados disponíveis impulsionaram o avanço do machine learning.

Além disso, empresas passaram a utilizar machine learning para automatizar processos, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é o conceito mais amplo que engloba sistemas capazes de simular aspectos do pensamento humano e criar textos ou imagens. 

Por outro lado, o machine learning é uma das técnicas dentro da IA.

Ou seja, toda aplicação de machine learning faz parte da inteligência artificial, mas nem toda inteligência artificial depende exclusivamente de aprendizado de máquina.