Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma das áreas de estudo mais promissoras e fascinantes da Inteligência Artificial. Parece ficção científica, mas ela está muito presente no nosso dia a dia. Quer entender melhor? Vem comigo e se joga!

O que é Machine Learning

Nada mais é do que a prática de utilizar algoritmo para analisar uma grande quantidade de dados e a partir disso obter uma análise estatística através do reconhecimento de padrões dessa amostra, e com isso fazer previsões e tomar uma decisão. De forma simples, o Aprendizado de Máquina dá a chance a um sistema de aprender a partir de experiências para oferecer melhores resultados.

Como funciona

Perceba que Machine Learning é muito parecido com a forma como pensamos. O modelo computacional dessa tecnologia são as redes neurais artificiais, inspiradas no funcionamento do nosso cérebro, porque nós também aprendemos a partir do reconhecimento de padrões.

Todo esse processo de previsão é determinado a partir de estatísticas, e a cada aprendizado, a porcentagem de chance de acerto é maior. Isso acontece com a busca do Google, que oferece resultados cada vez mais refinados conforme nosso comportamento.

Para que serve

Como o exemplo da busca do Google já deu uma amostra, a gente já utiliza uma série de plataformas que contam com Machine Learning. Um ótimo exemplo é o Google Tradutor, que é construído a partir dos idiomas e aprende sintaxe, semântica e uma série de outras regras para oferecer uma tradução aproximada do que você busca. No começo, os resultados eram bem confusos, mas com treinamento o Google está mostrando resultados cada vez melhores, mais próximos de como nos comunicamos.

Sabe por que, ao buscar uma receita, a tradução segue um pouco confusa? Porque o Aprendizado de Máquina do Google ocorre muito mais a partir de notícias do que desse assunto, já que existe um volume bem maior de atualizações.

Dentro da Machine Learning existe ainda o conceito de Deep Learning, quando camadas diferentes de aprendizado são utilizadas em um mesmo software para chegar a um resultado mais preciso. Um grande exemplo disso é o reconhecimento facial do Facebook. Ele vai transformar a foto em uma camada de pixels, em outra camada esses pixels serão vetorizados e por fim a última camada vai tentar prever de quem é aquele rosto, finalizando com aquela clássica perguntinha: “é você?”. Cada vez que recebe resposta, o Facebook está recebendo dados para ter previsões melhores no futuro.

Outro exemplo prático é o corretor do celular. Essa função em si não usa Inteligência Artificial, mas o recurso de sugerir palavras e utilizar o ditado – que transforma voz em palavras – é totalmente baseado em Machine Learning. A partir da sua experiência, a máquina tenta prever o que você está querendo comunicar.

Espero que a partir de agora fique mais claro pra você entender o que é Machine Learning e identificá-la em vários momentos do seu dia-a-dia!

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