Hello! Na área de tecnologia, machine learning é uma das grandes promessas no que está relacionado ao desenvolvimento de robôs cada vez mais inteligentes e responsivos. Você sabe o que é esta tecnologia e como ela funciona? C'mon, we'll tell you everything about it!
A tradução ao pé da letra de machine learning é aprendizado de máquina. Contudo, a ideia é a de aprendizado automático. Ou seja, a machine learning é uma tecnologia que torna devices (aparelhos, como computadores e celulares, por exemplo) capazes de aprender com seus erros e input (entrada) de dados.
Para entender melhor a ideia, procure se lembrar dos primeiros computadores. Eles conseguiam fazer apenas o que eram programados para fazer, de fábrica. Um computador não ia mudar suas respostas com base no comportamento de seu usuário. O machine learning muda isso, a máquina é capaz de aprender com as respostas de quem a usa e modificar seu modo de operar para responder melhor às necessidades da pessoa.
O Machine Learning usa algoritmos que podem aprender com seus erros e fazer previsões usando como base input de dados. É por isso que big data é um campo que tem grande relevância no desenvolvimento de machine learning. É como se o aprendizado de máquina fosse um carro e a big data fosse seu combustível, que o alimenta e melhora sua performance.
OBS: Big data é uma área do conhecimento que lida com análises de volumes tão grandes de informações que os sistemas tradicionais não são capazes de processar.
O machine learning usa big data e informações de interações com o usuário para ser capaz de fazer previsões e modificar suas ações com a finalidade de evitar erros, melhorar a experiência do usuário, tomar decisões mais acertadas etc.
A Inteligência Artificial é a capacidade das máquinas de realizarem tarefas, das mais simples às mais complexas, que conseguem simular capacidades da inteligência humana, por exemplo:
raciocínio;
percepção do ambiente e capacidade de responder a ele;
habilidade de análise para tomada de decisão.
Assim, o machine learning é uma das facetas da inetligência artificial.
Fica mais fácil entender com um exemplo. Imagine como a forma de ouvir música mudou. Uma pessoa ouvindo uma fita num walkman nos anos 1980 tinha uma máquina elétrica que conseguia reproduzir mecanicamente música, mas essa máquina não tinha inteligência artificial nem machine learning. Fazia todas as vezes a mesma ação e não tinha uma inteligência baseada em algoritmos que pudesse ser comparada à inteligência humana.
Agora imagine uma pessoa ouvindo música num smartphone nos dias de hoje. O uso da inteligência artificial já está na própria capacidade da tela do smartphone de diminuir ou aumentar o brilho dependendo de quão iluminado ou escuro está o ambiente. Essa é uma capacidade humana, de percepção do ambiente, que a máquina é capaz de reproduzir - por isso é inteligência artificial.
E imagine que essa pessoa abre um software como o Spotify. Se ela já utiliza o app há algum tempo, na sua tela inicial haverá playlists feitas para ela com base nas músicas que ela mais escuta. Mas essas playlists não têm apenas músicas que ela já ouviu, têm sugestões de músicas baseadas em seus gostos. Isso é a máquina usando um pensamento indutivo, ou seja, fazendo uma suposição baseada no comportamento anterior do usuário. Ela aprendeu com o input de dados que ele fez e é capaz de alterar seu comportamento (montar playlists) com base na interação anterior da pessoa. Isso é machine learning.
So, did you know that? Uma das áreas que mais têm empregado machine learning no desenvolvimento de seus produtos é a IoT (Internet of Things - internet das coisas). Para saber mais sobre ela, veja nosso artigo: Aprenda vocabulário sobre Internet das Coisas em inglês. See you!
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