Desde sugestões de compra personalizadas até às publicidades que aparecem nas redes sociais, todas estas atividades têm algo em comum: o Machine Learning a operar em segundo plano.
Embora seja aplicado em cada vez mais áreas do quotidiano, a verdade é que poucos sabem do que se trata esta disciplina da área da Inteligência Artificial.
Afinal, o que é? O que é que faz? Como é que está a ser usado no nosso dia-a-dia? Para te responder a estas e outras questões, escrevemos este artigo. Tudo o que tens de fazer é continuar a lê-lo!
O que é Machine Learning?
Em suma, o Machine Learning (ou, em português, Aprendizagem Automática) é uma área da Inteligência Artificial que, através de algoritmos, dá aos computadores a capacidade de identificar padrões num grande número de dados.
Além disso, conseguem fazer previsões, o que permite às máquinas efetuarem tarefas específicas de forma autónoma. Por outras palavras, os computadores passam a ser capazes de executar tarefas sem a necessidade de serem programados.
Num contexto prático, a Aprendizagem Automática permite estabelecer regras lógicas para melhorar o desempenho de uma tarefa. Assim, dependendo da aplicação, consegue tomar a decisão mais apropriada para o contexto, tendo em conta os padrões que existem dentro dos dados analisados.
Apesar de o termo ter sido usado pela primeira vez em 1959, só nos últimos anos é que tem ganho relevância, sobretudo devido ao aumento da capacidade de computação e ao crescimento dos dados.
Por isso é que as técnicas da Aprendizagem Automática são, atualmente, uma parte fundamental do Big Data.
Machine Learning: algoritmos de aprendizagem
De um modo geral, os algoritmos do Machine Learning dividem-se em três categorias com base em aprendizagem:
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Supervisionada: consiste numa aprendizagem prévia, baseada num sistema de etiquetas associadas a dados, permitindo tomar decisões ou fazer previsões (exemplo: detetor de spam);
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Não supervisionada: estes algoritmos não têm conhecimento prévio, pelo que analisam diversos dados com o objetivo de encontrar padrões que permitam, de alguma forma, organizá-los (exemplo: extração de dados das redes sociais para criar campanhas de publicidade segmentadas);
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Por reforço: o objetivo é que o algoritmo possa aprender a partir da própria experiência, isto é, com base num processo de tentativa e erro, sendo recompensado sempre que tome decisões corretas (exemplo: reconhecimento facial de um telemóvel, em que a "recompensa" é deixar o utilizador aceder ao seu telemóvel).
Machine Learning: aplicações no dia-a-dia
Tal como foi dito, existem diversos modelos de Machine Learning que permitem ter diferentes aplicações no dia-a-dia.
Atualmente, as mais comuns incluem:
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Cibersegurança: criação de mecanismos de identificação antivírus para acelerar a deteção do vírus e melhorar a capacidade de reconhecer anomalias no sistema;
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Veículos inteligentes: de acordo com o relatório Automotive 2025: industry without borders do IBM, em 2025, já existirão este tipo de carros na rua. Deste modo, graças à Aprendizagem Automática, os veículos serão capazes de definir a configuração interna (como por exemplo, a temperatura ou a música) segundo as preferências do condutor;
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Recomendações: permitem fazer sugestões personalizadas de acordo com cada cliente em plataformas online ou de música, com base no histórico de compras ou reproduções dos utilizadores. Conforme os resultados, o algoritmo compara com outros perfis semelhantes e sugere novos produtos ou músicas;
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Redes sociais: por exemplo, o Twitter utiliza algoritmos do Machine Learning para reduzir grande parte do spam da rede social. Já o Facebook usa-os para identificar e bloquear notícias falsas e conteúdos proibidos em transmissões em direto;
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Pesquisa:os motores de pesquisa utilizam a Aprendizagem Automática para mensurar os cliques dos utilizadores e otimizar os seus resultados de acordo com o desempenho;
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Medicina: os investigadores do Instituo de Tecnologia de Massachusetts (MIT) já utilizaram o Machine Learning para identificar o cancro da mama de forma precoce. Além disso, descobriram que é altamente eficaz para detetar pneumonias e doenças na retina.
Queres saber mais sobre a Aprendizagem Automática?
Trabalhar em tecnologia é um sonho para muitos, sobretudo quando se fala em grandes em empresas. Nesse sentido, apostar na formação em Machine Learning é, sem dúvida, um bom começo. Afinal, além da realização profissional, os salários são bastante apetecíveis.
Sabias que, por exemplo, e de acordo com o Business Insider, um Engenheiro de Machine Learning na Apple pode ganhar, anualmente, entre $135.000 a $250.000? Este é apenas um dos muitos indicadores de que esta é a aposta no futuro no setor da tecnologia.
Queres apostar nesta carreira? Então está na altura de apostares num curso de Data Analyst da Wild Code School.
Além de uma aprendizagem de sucesso, beneficiarás de ajuda no apoio na procura de emprego assim que concluíres o teu curso.
