Já faz algum tempo que não se pode mais tratar o Machine Learning como algo futurista ou abstrato, pois suas aplicações práticas são muitas – e nos mais diversos segmentos.
No mundo dos negócios, por exemplo, praticamente não há mais imaginar uma empresa de sucesso que não use o Machine Learning (ou aprendizado da máquina, em português) para otimizar processos, garantir eficiência e ter máxima segurança.
De forma simples, é a capacidade de aprendizagem da máquina. Assim como acontece com o ser humano, quanto mais se aprende sobre algo, maior é o ganho. O Machine Learning é um subcampo da Inteligência Artificial que pode processar um grande volume de dados e desenvolver algoritmos que tornem este processo cada vez mais rápido e assertivo. Com isso, a máquina é capaz de criar padrões mais refinados e aplicá-los em novas oportunidades, criando um ciclo permanente de aperfeiçoamento.
O Machine Learning é capaz de evoluir constantemente. Sempre que uma nova informação é atualizada, o computador cruza esse dado com toda a sua base anterior, gerando uma nova descoberta e atualizando automaticamente o algoritmo que toma decisões.
Na era do Big Data, que é a que vivemos hoje, com um volume quase infinito de dados sendo gerados a cada segundo, é fundamental a existência deste tipo de tecnologia – e também da Data Science –, pois só assim é possível organizar, processar e analisar estes dados de forma rápida e eficiente.
Uma aplicação bastante comum do Machine Learning é na melhoria da experiência do usuário no e-commerce. Uma vez que as preferências do consumidor são identificadas, é possível personalizar ofertas, sugerir outras plataformas e tornar tudo mais atraente e interessante.
No entanto, quando falamos em capacidade de aprendizado, são inúmeras as possibilidades. Daqui a alguns anos, provavelmente veremos pelas ruas carros que não precisam de motoristas, pois teremos modelos que ensinam os computadores de bordo a dirigir.
Outro ganho real para as pessoas já está ocorrendo na saúde. Com base em um grande banco de dados, o computador pode reconhecer uma condição ou doença em um tempo muito menor, agilizando, assim, as tomadas de decisão de médicos após a realização de exames, por exemplo.
Com as sinalizações feitas pelo Machine Learning, é possível identificar rapidamente situações específicas, em um contexto no qual muita informação é gerada de maneira extremamente veloz.
Com o Machine Learning, é possível ajustar automaticamente modelos estatísticos de acordo com a necessidade e risco de cada empresa, aumentado a eficiência da gestão antifraude.
Podemos cruzar dados e comportamentos do comprador e identificar fatores de risco, que são atualizados quase que a cada segundo.
Esse fator é fundamental, pois o fraudador é muito dinâmico e está sempre mudando de estratégia, e as atualizações do Machine Learning conseguem acompanhar essa dinâmica sem surpresas desagradáveis.
A Inteligência Artificial e o Machine Learning estão transformando o mundo. É uma forte e irreversível tendência em todos os segmento de mercado.
Os impactos são profundos e possuem desdobramentos em toda a economia e vida das pessoas. Com a velocidade com que a tecnologia evolui, temos cada vez mais assertividade e velocidade na criação de modelos e, consequentemente, em cada tomada de decisão.
A construção de um legado de aprendizados dinâmico, combinada com diversas tecnologias que estão amadurecendo – como a biometria facial e de voz –, vai intensificar, nos próximos anos, o uso da tecnologia até mesmo nas mais simples tarefas do dia a dia.
O Machine Learning vai, cada vez mais e em maior escala, ajudar a antecipar situações e permitir que estratégias sejam criadas pelo ser humano para lidar com todo o tipo de situação, de maneira mais segura e planejada.