{"id":18714,"date":"2022-10-27T11:00:00","date_gmt":"2022-10-27T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/agenciagentileza.com.br\/?p=18714"},"modified":"2022-10-27T11:00:00","modified_gmt":"2022-10-27T14:00:00","slug":"machine-learning-como-ele-funciona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agenciagentileza.com.br\/blog\/machine-learning-como-ele-funciona\/","title":{"rendered":"Machine Learning: O que \u00e9 e como ele funciona?"},"content":{"rendered":"\n

Machine learning<\/strong>, tamb\u00e9m conhecido como aprendizado de m\u00e1quina, \u00e9 um conceito da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o que automatiza respostas, por meio de big data ou intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

O assunto est\u00e1 em pauta nos \u00faltimos tempos, no entanto muitas pessoas ainda n\u00e3o compreendem qual \u00e9 a ideia por tr\u00e1s dessa tecnologia. Mas as empresas precisam se atentar porque ela faz toda a diferen\u00e7a para as estrat\u00e9gias<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

A verdade \u00e9 que o machine learning tem grande influ\u00eancia em muitos momentos do dia a dia, inclusive durante o acesso \u00e0 internet, visto que a navega\u00e7\u00e3o na rede passa pelo aprendizado de m\u00e1quina e a intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Em plataformas de streaming a tecnologia \u00e9 usada para sugerir v\u00eddeos do interesse do usu\u00e1rio. Da mesma forma, o GPS faz uso desse recurso para que o motorista chegue ao seu destino em seguran\u00e7a e com maior rapidez, evitando tr\u00e2nsito e vias interditadas.<\/p>\n\n\n\n

Com base nesses exemplos, \u00e9 n\u00edtida a intera\u00e7\u00e3o que os usu\u00e1rios possuem com a tecnologia, mas ela pode ser usada de muitas outras maneiras.<\/p>\n\n\n\n

O presente artigo busca apresentar o conceito de machine learning, como funciona, sua import\u00e2ncia, quais s\u00e3o os m\u00e9todos presentes, os desafios, os benef\u00edcios que traz e veja alguns exemplos de uso.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>O que \u00e9 machine learning<\/h2>\n\n\n\n

Machine learning forma de an\u00e1lise de dados que ajuda os computadores a aprenderem por conta pr\u00f3pria, aprimorando seu desempenho, levando em conta problemas espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

As m\u00e1quinas utilizam algoritmos complexos que embasam as tomadas de decis\u00f5es, interpretam dados e executam tarefas automaticamente. O programa consegue aprender por meio do poder de processamento de dados, sem interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n\n\n\n

As tarefas s\u00e3o aperfei\u00e7oadas, conforme novas intera\u00e7\u00f5es surgem e faz parte do campo da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Ele est\u00e1 presente no dia a dia das pessoas, por exemplo, quando algu\u00e9m visualiza um an\u00fancio sobre brise met\u00e1lico vertical<\/strong><\/a> nas redes sociais.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Como funciona<\/h2>\n\n\n\n

Existem \u00e1reas da intelig\u00eancia artificial que estudam as estruturas do c\u00e9rebro e o modelo de funcionamento dos neur\u00f4nios para desenvolver m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

Mas mesmo diante da evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, ainda n\u00e3o se espera, pelo menos nas pr\u00f3ximas d\u00e9cadas, que as m\u00e1quinas ter\u00e3o o mesmo resultado que o c\u00e9rebro humano \u00e9 capaz de ter.<\/p>\n\n\n\n

O funcionamento do machine learning depende dos algoritmos, que nada mais s\u00e3o do que sequ\u00eancias de regras e opera\u00e7\u00f5es que, quando atuam em conjunto, trazem determinado resultado.<\/p>\n\n\n\n

Para que a m\u00e1quina possa aprender, os algoritmos trabalham com determinados m\u00e9todos que se dividem em diferentes abordagens. A primeira abordagem \u00e9 supervisionada e ocorre quando o algoritmo recebe dados com a resposta correta.<\/p>\n\n\n\n

No caso da abordagem n\u00e3o supervisionada, os dados recebidos n\u00e3o s\u00e3o rotulados, fazendo com que os efeitos das vari\u00e1veis sejam imprevis\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 uma abordagem mais complexa e avan\u00e7ada porque a m\u00e1quina encontra padr\u00f5es desejados e aprimora seus filtros, conforme seu uso.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Import\u00e2ncia do machine learning<\/h2>\n\n\n\n

Dentro de uma empresa de gerenciamento de frota de caminh\u00f5es<\/strong>, os colaboradores oferecem o seu melhor para as atividades manuais e intelectuais, mas tudo \u00e9 feito dentro do poss\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

Mas diante de um mundo cada vez mais informatizado a produ\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es aumentaram muito, e aqui entra o big data, uma ferramenta que aproveita os dados por meio das m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

Ao usar o GPS, por exemplo, o usu\u00e1rio fornece informa\u00e7\u00f5es sobre a velocidade de deslocamento na via onde est\u00e1 dirigindo. Com base nessas informa\u00e7\u00f5es e outros dados colhidos por outras pessoas na mesma via, o aplicativo recomenda ou n\u00e3o o trajeto.<\/p>\n\n\n\n

Mesmo uma equipe gigante de seres humanos n\u00e3o seria capaz de colher todas essas informa\u00e7\u00f5es e transform\u00e1-las em sugest\u00f5es de trajetos em tempo real. Os algoritmos do aplicativo funcionam 24 horas por dia e realizam esse trabalho.<\/p>\n\n\n\n

Mesmo com a ajuda do big data, ainda existe muita informa\u00e7\u00e3o desperdi\u00e7ada, e o machine learning permite que as m\u00e1quinas possam aprender por conta pr\u00f3pria, de modo que possam processar todos os dados e dar uma utilidade a eles.<\/p>\n\n\n\n

A partir disso, softwares<\/em> e equipamentos usados por uma empresa para desenvolver painel propaganda luminoso<\/strong><\/a> conseguir\u00e3o usar todas essas informa\u00e7\u00f5es complexas e numerosas, de maneira r\u00e1pida e autom\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

Como resultado, as informa\u00e7\u00f5es ser\u00e3o muito mais r\u00e1pidas e precisas, com baixo risco, mesmo em grande escala.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>M\u00e9todos do machine learning<\/h2>\n\n\n\n

Diferentes tipos de algoritmos s\u00e3o usados para o aprendizado de m\u00e1quinas e os profissionais da \u00e1rea aprendem os principais para escolher a melhor op\u00e7\u00e3o de acordo com a situa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio saber programar os algoritmos, visto que normalmente s\u00e3o usadas bibliotecas que possuem fun\u00e7\u00f5es que os implementam.<\/p>\n\n\n\n

Um dos mais usados \u00e9 o KNN (K-Nearest Neighbors). \u00c9 como se o c\u00f3digo de algumas cores fosse jogado em um plano cartesiano para se ter uma vis\u00e3o do que acontece.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 necess\u00e1rio indicar quais s\u00e3o as cores claras e escuras para o computador, um processo que pode ser considerado como um treinamento, tendo em vista que a m\u00e1quina est\u00e1 aprendendo.<\/p>\n\n\n\n

Para desenvolver o sistema que uma empresa de escava\u00e7\u00e3o manual<\/strong><\/a> vai usar, \u00e9 necess\u00e1rio garantir que todos os dados est\u00e3o corretos.<\/p>\n\n\n\n

Depois do treinamento, a m\u00e1quina pode receber uma cor que nunca viu antes, ent\u00e3o, o KNN verifica quem s\u00e3o os vizinhos mais pr\u00f3ximos, e o profissional pode indicar quais deles devem ser analisados.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Desafios do machine learning<\/h2>\n\n\n\n

Assim como qualquer outra mudan\u00e7a, ao implementar o machine learning no neg\u00f3cio, o gestor pode encontrar alguns desafios, tais como:<\/p>\n\n\n\n