Algumas tecnologias são tão discretas que já fazem parte da nossa rotina e, às vezes, nem percebemos que elas estão ali. É o caso do machine learning, um conceito que está ligado à inteligência artificial (IA).

Continue a leitura do artigo e saiba mais sobre essa inteligência. 

Entenda o que é machine learning

Traduzido para o português, o termo significa “aprendizado de máquina”. A palavra foi usada pela primeira vez pelo cientista Arthur Lee Samuel, na década de 1950. Na ocasião, ele desenvolveu o software Game of Checkers, que é considerado a primeira evidência de inteligência artificial. 

Dessa forma, a tecnologia se refere à capacidade dos computadores de aprender de forma autônoma, a partir de interações com usuários. Com base em algoritmos, a IA possibilita que os computadores interpretem dados e tomem decisões a partir das informações fornecidas. Nesse sentido, é por meio do processamento de dados como imagens, por exemplo, que as máquinas começam a aprimorar seus processos e tarefas executadas. 

Por conta de todos esses processos, existem diferentes tipos de machine learning. Confira:

• Aprendizado supervisionado: a máquina recebe informações que mostram quais dados estão corretos ou errados. O sistema aprende a fazer comparações e, então, consegue fornecer respostas com base nos exemplos que ele aprendeu. 
• Aprendizado não-supervisionado: aqui o sistema se comporta por si só, o computador não recebe a informação para o problema. Ou seja, cabe ao equipamento identificar os padrões e características em comum com os dados inseridos. 
• Aprendizado semi-supervisionado: O sistema recebe os dois tipos de dados, os rotulados e não-rotulados, que irão ajudar o computador a definir um destino para a solução do problema.
• Aprendizado por reforço: é utilizada a lógica da “tentativa de erro”. Dessa forma, o computador não recebe nenhum dado. O sistema irá aprender com base na experiência, ou seja, com os próprios erros.

Usando machine learning para os negócios

Como vimos, se usada de forma correta, a tecnologia pode automatizar processos, medir riscos e, até mesmo, aumentar a lucratividade dos negócios. Um exemplo disso, é a possibilidade de descobrir padrões na interação com os consumidores e melhorar o atendimento dos clientes de uma marca. Confira mais benefícios:

• Medir riscos de maneira mais eficiente;
• Aperfeiçoar a personalização de anúncios;
• Melhorar a experiência do cliente;
• Detectar tendências dos usuários;
• Identifica possíveis ataques cibernéticos.
  
  
  

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