Zalts Blog

A razão de ser da tecnologia está na sua contribuição para facilitar e tornar melhor a vida das pessoas, e já é um exercício complexo pensar como seria possível viver e, para os mais radicais, até mesmo sobreviver sem ela. Mas o que dizer quando a inteligência artificial evolui de tal forma a tornar-se capaz de tomar decisões e executá-las sozinha?

Pois esse é o conceito que define Machine Learning ━ sistemas com capacidade de adquirir conhecimento e aplicá-los de forma automática a partir de um conjunto de algorítimos para a criação de modelos de aprendizagem de máquina (ML). Baseado na análise de padrões de dados, observações ou instruções existentes cruzados com experiências acumuladas de decisões anteriores, o computador torna-se autossuficiente para reconhecer as necessidades, analisá-las e solucioná-las.

Os métodos de aplicação de Machine Learning mais comuns são o supervisionado e o não-supervisionado. No primeiro, os algorítimos são rotulados e trabalham com previsões que induzem as ações. Já no segundo, não existem rótulos históricos para sustentar as previsões: cabe ao computador cruzar os dados de modo a tentar identificar conexões que permitam a aplicação de uma determinada ação comum.

Exemplos da aplicação de Machine Learning estão por toda parte: de carros que andam e estacionam sozinhos a dispositivos que reconhecem os rostos e sinalizam os seus amigos em fotos. E sabe aquelas ofertas de produtos que aparecem misteriosamente nas páginas em que você navega ou no seu perfil no Facebook? E os filmes sugeridos pelo Netflix? Com base nas suas pesquisas e visualizações anteriores, a máquina aprendeu sobre as suas preferências e se tornou apta a identificar e oferecer-lhe aquilo que ela entende que você tenha interesse ━ um recurso de valor incalculável para impulsionar a oferta e geração de negócios.

Previsões em Machine Learning são hoje o principal aliado dos bancos para detectar e fazer frente a ações fraudulentas, evitando perdas financeiras inestimadas se essas mesmas análises e correções tivessem de ser feitas e dependessem integralmente do trabalho de pessoas.

Em resumo, a matemática precisa da soma de dados corretos e análises adequadas, faz a inteligência artificial do Machine Learning capaz de produzir de forma rápida modelos de análise de grandes quantidades de dados com máxima precisão e em recorde de tempo, conduzindo a previsões de alto valor para orientar melhores decisões.

Desafie a máquina

Que tal uma brincadeira para desafiar a inteligência de um computador? O jornal americano The New York Times e colocou na rede o tradicional jogo pedra-papel-tesoura para que os usuários possam enfrentar a máquina. Na brincadeira, é possível escolher jogar com um computador iniciante, ou seja, que  ainda não possui histórico de adversários anteriores, ou com um computador com algorítimos de Machine Learning que já “aprendeu as manhas” e pode prever como derrotá-lo a partir da análise histórica das escolhas dos adversários anteriores. Quem será que ganha?

Leave a reply
Back to top