O mundo está evoluindo em uma velocidade absurda. Dez anos atrás, a ideia de máquinas conversando entre si era irreal e muito ligada a filmes de ficção científica. Mas, a adaptação de homem e máquina mudou o mundo. Assim, apesar das pessoas não saberem sobre o conceito de machine learning, ele está presente no dia a dia da população.
Conceito do Machine Learning
A Revolução Industrial, que aconteceu entre 1760 a 1840, mostrou o crescimento que as máquinas proporcionam para as mais diversas indústrias. Todavia, naquela época todas as atividades eram operacionais e havia a necessidade de certo trabalho humano por trás dessas máquinas.
O machine learning é resultado desse avanço. Mas, agora, as máquinas passam a ser pensantes.
A tradução do termo é “aprendizagem das máquinas”. Afinal, o intuito é que a ação humana seja mínima. Desse modo, é esperado que a máquina consiga “pensar sozinha”.
A ideia é que nós, seres humanos, aprendemos uma tarefa por realizarmos ela várias vezes e adaptamos algo quando necessário. E agora, direcionamos este conceito a tecnologia. Assim, o sistema é capaz de aprender, executar e alterar suas ações, tendo como base suas experiências.
O comportamento não se dá por uma consciência própria. O que acontece são análises com base em uma grande quantidade de dados que são captados por meio do Big Data. Ademais, eles reconhecem padrões em nosso comportamento e se ajustam para desempenhar melhor uma tarefa.
A ideia pode parecer futurista e longe do nosso alcance. Mas, já usamos o machine learning.
Exemplos de Machine Learning
O machine learning é comum no dia a dia. Mas, a explicação por trás do conceito pode dificultar o entendimento. Talvez, ao vermos onde o machine learning é usado, fique mais fácil a compreensão do termo. Com isso, abaixo estão alguns exemplos:
- Combate a fraudes: Os sistemas de pagamentos por meio de cartões de crédito ou débito têm falhas que permitem os mesmos serem fraudados. Desse modo, o sistema de machine learning identifica atividades suspeitos e barra essas ações.
- Traduções on-line: Traduzir um texto é bem mais que pegar palavra por palavra. Devemos considerar as expressões locais e gírias. O contexto de determinado assunto também é importante. Com isso, o machine learning aprende esses detalhes para trazer traduções mais fiéis.
- Bots: Ao conversamos com uma inteligência artificial em algum e-commerce, para que a conversa ocorra de maneira natural é necessário o machine learning. Assim, este bot reconhecerá a mensagem que mandamos, assim como poderá responder no mesmo nível.
- Recomendação de conteúdo: Plataformas de streaming, tanto de música quanto de filmes e séries, usam essa tecnologia em suas recomendações. Elas analisam as escolhas prévias, e, com base nos dados, indicam assuntos semelhantes.
Conclusão
O avanço da tecnologia é um fato. Ele acontece conforme as necessidades das pessoas mudam. Com isso, surgiu a ideia de um sistema que aprendesse de forma constante sobre os usuários e seus hábitos, e proporcionasse uma melhor experiência para o consumidor. Assim, o machine learning foi criado.
Ela também não ficará presa a um segmento e se estenderá para todos os setores, inclusive o de saúde. São mudanças como esta que possibilitarão o trabalho das futuras healthtechs, buscando saídas mais modernas para entregar seu valor para pacientes e centros de saúde.
