Contente
- O que é aprendizado de máquina?
- Como o aprendizado de máquina funciona
- Por que o aprendizado de máquina é tão importante
- Viés humano
- Qual é o futuro?
- Sumário
Fonte: Agsandrew / Dreamstime.com
Leve embora:
O aprendizado de máquina tem um enorme potencial, mas deve ser implementado adequadamente para ser útil.
O aprendizado de máquina é um tipo especial de algoritmo que pode aprender com os dados e fazer previsões. À medida que coletamos mais dados de várias fontes, o aprendizado de máquina pode fazer previsões de maneira mais apropriada. No entanto, existem armadilhas que também precisam ser examinadas com cuidado.
O que é aprendizado de máquina?
Antes de aprofundar o assunto, é extremamente importante saber o que realmente é o aprendizado de máquina. É um ramo da inteligência artificial que se concentra no aprendizado através da computação e no reconhecimento dos padrões dos dados fornecidos. Agora é usado para criar máquinas que podem tomar decisões por conta própria com a ajuda de muitos algoritmos sofisticados.
Usando algoritmos de aprendizado de máquina, as máquinas serão capazes de adquirir conhecimento, conhecer coisas diferentes, explorando o mundo real, fazendo perguntas sobre o conhecimento que adquirem e muito mais. Esses recursos ajudam a máquina a pensar, entender e da mesma forma, até aprender com o ambiente, encontrar a lógica por trás de cada conceito, prever e, em seguida, fazer uma previsão de acordo.
Como o aprendizado de máquina funciona
Este conceito não é realmente muito novo. O aprendizado de máquina nada mais é do que um conjunto de algoritmos que podem aprender com o conjunto de dados fornecido e fazer previsões com base nele. Os dados e a precisão da previsão andam de mãos dadas; portanto, com mais dados, obtemos uma previsão mais precisa.
Como tal, não exige regras predefinidas para controlar sua operação. Este conceito funciona de maneira contínua. Ele aplica muitos tipos diferentes de algoritmos sofisticados automaticamente a um conjunto de dados para obter melhores resultados. Esse ciclo contínuo e iterativo ajuda a analisar cuidadosamente os arredores, prevendo a solução certa para um determinado problema e, finalmente, tomando a decisão correta.
Por que o aprendizado de máquina é tão importante
A resposta para isso está em alguns fatores, que são as principais causas para o sucesso desse conceito. Vamos dar uma olhada nesses fatores:
As técnicas de computação também estão avançando gradualmente, de acordo com a lei de Moore. Diferentes empresas como IBM, NVIDIA e outras estão desenvolvendo várias inovações para melhorar os métodos de computação. Esses avanços ajudam a criar técnicas de computação para processar os dados de uma maneira melhor.
Algumas abordagens aos algoritmos são denominadas caixas pretas, dependendo dos pontos singulares dos dados e da compreensão do processo. Normalmente, uma caixa preta é um sistema ou algoritmo que só pode ser visualizado em termos da entrada obtida e da saída fornecida. Esses algoritmos ou sistemas não oferecem uma visão do funcionamento interno ou da lógica por trás deles, oferecendo apenas opacidade (preto). Eles são conhecidos por criar problemas técnicos e culturais para uma organização.
Se uma abordagem de caixa preta apresentar um desempenho insuficiente quando os dados estiverem passando por uma alteração significativa, devido à falta de entendimento, o sistema poderá estar em risco. É muito difícil explicar por que o modelo falha e pode atrasar substancialmente o crescimento das organizações.
Dívidas técnicas, com relação à programação, referem-se a casos em que o código fácil de implementar no curto prazo geralmente é escolhido, em vez da melhor solução geral. Geralmente, é uma abordagem muito pobre à programação e, como tal, o código pode continuar a desenvolver problemas mais profundos posteriormente, denominados dívidas.
Esses sistemas podem acumular uma dívida técnica ao longo do tempo, pois não são auto-otimizáveis por natureza. As dívidas técnicas podem se mostrar de muitas maneiras diferentes, como selvas de dutos, emaranhamento, clientes não declarados, loops de feedback ocultos, dependências de dados que não são utilizadas, etc. Eles podem resultar em ofuscação e resultados indesejados, além de reduzir drasticamente o desempenho do sistema. Isso pode ser resolvido contratando matemáticos e engenheiros em uma balança para planejar o algoritmo de maneira a reduzir essas dívidas. (Para saber mais sobre os profissionais que implementam o aprendizado de máquina, consulte Cientistas de dados: as novas estrelas do rock do mundo da tecnologia.)
Viés humano
A seleção de algoritmos é feita por seres humanos e, portanto, pode ser tendenciosa. Isso pode levar a uma situação em que um algoritmo impróprio é selecionado.
Por exemplo, uma equipe cujos membros todos se formaram na mesma escola tenderá a escolher o mesmo conjunto de algoritmos. Portanto, é melhor injetar sua equipe com diferentes tipos de variedade algorítmica ou empregar muitos algoritmos diferentes juntos.
Qual é o futuro?
Nosso mundo está se transformando lentamente com a ajuda de tecnologias novas e em evolução. O aprendizado de máquina ajudará a guiar a unidade até o seu destino, fornecendo ajuda suficiente no processo de tomada de decisão. Isso não apenas ajudará a reduzir os custos de uma empresa, mas também mostrará o caminho certo para melhorar a qualidade de uma empresa, levando em consideração todas as pesquisas e dados. Ele mostra características promissoras de fornecer uma solução melhor no futuro.
Sumário
O aprendizado de máquina é um conceito que atraiu muita atenção e provavelmente correspondeu a todo o hype. É muito transformador, portanto, tem a capacidade de trabalhar em qualquer fluxo de trabalho para qualquer negócio. Qualquer organização que integre esse serviço da maneira correta terá benefícios significativos. No entanto, também é muito importante conhecer os dois lados da moeda para integrá-la adequadamente.