Machine Learning: o que é e qual a sua importância!

O termo Machine Learning, em inglês, significa aprendizado de máquina. Na década de 1950, Alan Turing, idealizador da informática, fez os primeiros testes para verificar o potencial de raciocínio das máquinas. Pouco depois o cientista da computação Arthur Lee Samuel elaborou o primeiro software capaz de aprender.

Foi experimentado pela primeira vez em um jogo de damas virtual, em que o sistema foi aprimorado conforme as partidas aconteciam, mas foi em 1959, que o  cientista da computação Arthur Samuel usou o termo Machine Learning pela primeira vez. 

Mas, o que é e como funciona exatamente? Continue lendo e conheça mais sobre!

O que é Machine Learning?

O Machine Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial (IA), que realiza a construção de sistemas que aprendem ou potencializam suas performances baseados nos dados que utiliza. Faz a identidade de padrões e toma decisões automaticamente, fato que precisa do mínimo de interferência humana.

Por ter um potencial tecnológico elevado, também pode ser chamado de Deep Learning, que quer dizer Aprendizagem Profunda. Ela é composta por uma quantidade enorme de dados que são tratados por intermédio de diversas camadas de redes neurais artificiais (parecidos com neurônios humanos). São capazes de solucionar problemas complexos, como reconhecer imagens e objetos.

Por que é tão importante?

É importante devido ao amplo volume e diversidade de dados que ele compõe, além de ser uma tecnologia de baixo custo, com alto potencial de eficácia que promove armazenamento de dados acessíveis, e tantas outras ações fundamentais para melhorar o desempenho das “memórias” das máquinas.

Isso confirma que é possível criar sistemas de forma ágil e de maneira automática, com competência para fazer a análise de dados mais extensos e mais complexos, como também, entregar soluções mais rápidas e precisas, mesmo quando executadas em grande escala.

Quando o modelo de Machine Learning é criado com precisão, ao utilizá-lo, a empresa tem maiores possibilidades em fazer a identificação das oportunidades que promovem lucro ou tê-lo com o objetivo de evitar fraudes no negócio.

Como funciona?

Normalmente os algoritmos de Machine Learning são utilizados para realizar predição ou classificação. Em um “processo de decisão”, com base em dados de entrada que podem ser rotulados ou não rotulados, seu algoritmo fará uma produção estimada sobre os padrões de dados. No que se refere a uma “função de erros”, essa função é importante para verificar a predição do modelo.

Quando se trata de “processo de otimização de modelo”, é analisado se tal modelo é ajustável aos pontos de dados quando passa por treinamentos. Feito isso, os pesos são ajustados para que as grandes diferenças sejam reduzidas. Então, o algoritmo realiza a repetição do processo de otimização e avaliação, e com isso, atualiza os pesos de forma autônoma, até que a precisão seja alcançada.

Quais os tipos?

Dois tipos de algoritmos são usados para que o Machine Learning aconteça. Os algoritmos são os motores que fazem com ele apresente seus resultados. A diferença refere-se a como cada um aprende sobre os dados.

Supervisionado

Com essa modalidade, o profissional da TI de dados atua como um gestor para ensinar ao algoritmo quais conclusões ele deve ter. Um conjunto de dados auxilia no treino do algoritmo, esses dados encontram-se rotulados e sua saída é predefinida. 

Não-supervisionado

A abordagem não-supervisionada ocorre de maneira mais independente, isso porque o sistema aprende a fazer a identificação dos padrões complexos e dos processos sem ações humanas. Esse tipo de Machine Learning é treinado com apoio em informações que não apresentam dados ou saída específica definida.

Qual a diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial?

Ambas estão relacionadas e se complementam. No AI, um dos seus recursos é o aprendizado de máquinas, apresenta mecanismos tecnológicos que precisam de atuações humanas para resolver problemas.

Enquanto o Machine Learning é o software que permite que a Inteligência Artificial seja colocada, ou seja, é um programa que tem a competência de aprender com autonomia, baseado em observações e em análise de dados.

Onde o Machine Learning pode ser usado?

É uma ferramenta que pode ser usada em diversas atividades devido à sua alta competência funcional e a tendência é que esses sistemas sejam requeridos cada dia mais. É importante que se saiba que muitas ferramentas tecnológicas que estão no mercado e servem às corporações com grande maestria têm funcionalidades aprimoradas devido a presença da Inteligência Artificial. O Machine Learning pode ser usado em diversos tipos de trabalho.

Auxilia na tradução de textos

Fazer tradução de texto é uma das altas habilidades do Machine Learning. As traduções precisam de contexto para que aconteçam assertivamente, e o Machine Learning faz com que os tradutores automáticos atuem com muita precisão.

Oferece autonomia no banco de dados

As tarefas dos bancos de dados autônomos trabalham de maneira automática com diversas atividades que antes eram executadas por administradores (DBA), fato que permite a redução de risco e que o recurso fique indisponível por causa de erros humanos.

Combate fraudes em sistemas de pagamentos

No que se refere à sistemas de pagamento, o índice de tentativas de fraudes tem crescido exponencialmente nos diversos ramos empresariais por meio do uso de cartões de crédito e outros meios de pagamento. É um sistema de combate a fraudes que têm impedido ativamente essas práticas danosas no mercado.

Qual o potencial do Machine Learning para empresas?

O Machine Learning é um recurso tecnológico que contém um grande potencial para dar suporte às empresas no que se refere a conquistar valores comerciais por meio das diversidades de dados disponíveis no ramo da TI. Porém, há um impeditivo, os workflows que não contém eficácia, são impeditivos para que as corporações percebam a alta eficiência da ferramenta.

Para que oobtenha sucesso nos diversos níveis das empresas, é necessário que ele faça parte de um software abrangente que possa ajudar as corporações a entronizarem modelos em escala. 

É importante que essa plataforma permita que a instituição centralize todas as práticas da ciência de dados em uma ferramenta colaborativa e que agilize o seu uso e a gestão das estruturas, infraestrutura de código aberto e ferramentas.

Por fim, é gratificante saber que o aprendizado de máquina tem revolucionado os cuidados com as tecnologias que estão sujeitas à fraudes. O Sistema Antifraude da Koin, é uma plataforma com estratégia 360º, garantia de ChargeBack, Tecnologia Big Data, Cloud Based, Regras e Machine Learning e soluções 100% flexíveis. 

Gostou de saber mais sobreo assunto? Então, entre em contato conosco agora mesmo para implantarmos a melhor tecnologia antifraude do mercado!