Tradução de idiomas, serviços de streaming, chatbots e mecanismos de pesquisa são todos alimentados por aprendizado de máquina. Aqui está o que você precisa saber sobre aprendizado de máquina e seu uso.
Como funciona o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina está por trás da maioria dos serviços que usamos hoje. Várias empresas adotam o aprendizado de máquina porque podem encontrar padrões nos dados e melhorar seus serviços sem alterações no código.
Tome os anúncios do Facebook como exemplo. Se você é um caminhante ávido interessado em equipamentos de camping e os mais recentes dispositivos de rastreamento por GPS, com certeza receberá anúncios relacionados ao ar livre. O aprendizado de máquina analisa seu histórico de navegação, os sites que você visita e as pessoas que você segue no Facebook para fornecer anúncios relevantes. Essa análise do seu comportamento aumenta muito as chances de você fazer uma compra.
Assim que você adota um novo hobby ou pesquisa algo on-line que não pesquisou antes, o aprendizado de máquina imediatamente começa a segmentá-lo com anúncios diferentes . Ele analisa constantemente as mudanças em seu comportamento, tentando fornecer aos usuários os anúncios nos quais eles têm maior probabilidade de clicar e gerar receita para os serviços.
Aqui estão alguns exemplos bem conhecidos de aplicativos de aprendizado de máquina no dia-a-dia:
Programas de TV recomendados em plataformas de streaming. Os serviços de streaming analisam o que você assiste e sugerem programas semelhantes que você pode gostar.
O recurso de correção automática. Muitos aplicativos e dispositivos diferentes oferecem a função de correção automática, que funciona analisando o que você está digitando e sugerindo correções.
Detecção de fraudes em serviços bancários online. O aprendizado de máquina pode detectar fraudes e impedir o roubo de identidade . Quando uma atividade suspeita é detectada, seu banco pode congelar sua conta. Isso pode incluir você fazer login em sua conta de um país remoto ou fazer compras que o banco sinalizou como suspeitas.
Assistentes pessoais virtuais. Assistentes virtuais como Siri ou Alexa analisam as informações que os usuários fornecem, comparam com dados anteriores e realizam várias tarefas.
Aplicativos de previsão de tráfego. Google Maps, Waze e outros aplicativos semelhantes analisam dados de trânsito e sugerem o trajeto mais rápido.
Amigos sugeridos nas redes sociais. O algoritmo analisa sua localização, amigos, interesses, idade e local de trabalho e apresenta uma lista de pessoas que você pode conhecer.
Filtros de spam. A inteligência artificial na segurança cibernética também é amplamente aplicada. Quando o aprendizado de máquina é fornecido com exemplos de e-mails de spam ou phishing, ele pode impedir que e-mails semelhantes cheguem à sua caixa de entrada.
Relógios esportivos. Esses tipos de gadgets rastreiam suas atividades, monitoram sua frequência cardíaca e notificam você sobre fatores como seu progresso ou tempo de descanso.
Reconhecimento facial. O aprendizado de máquina pode analisar dados biométricos e identificar pessoas comparando seus rostos em um banco de dados.
Músicas recomendadas no Spotify/deezer. O aprendizado de máquina analisa os gêneros musicais e os artistas que você ouve e fornece uma lista de reprodução semanal de músicas que você pode gostar.
Tipos de aprendizado de máquina
Aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, um algoritmo é apresentado com dados de entrada e dados de saída desejados para que possa ser treinado para fazer previsões. Depois que um algoritmo analisa os dados, ele descobre um padrão e aprende gradualmente a correlacionar os dados de entrada com os dados de saída. Agora ele pode operar de forma independente e servir ao seu propósito.
O processo de aprendizado do algoritmo não para por aqui. Ele continua a descobrir novos padrões enquanto analisa os dados recebidos.
Aprendizado não supervisionado
Os algoritmos de aprendizado não supervisionados não precisam de intervenção humana porque podem encontrar padrões nos próprios dados. Essa capacidade permite que eles executem tarefas mais complexas e versáteis do que o aprendizado supervisionado. No entanto, algoritmos de aprendizado não supervisionados são menos precisos.
Aprendizagem semi-supervisionada
Como o nome sugere, o aprendizado semi-supervisionado adota um pouco de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Ele usa dados rotulados e não rotulados para que um modelo possa aprender e fazer previsões para novas entradas de dados.
O aprendizado semi-supervisionado é frequentemente usado quando não há dados suficientes para um algoritmo aprender. No entanto, essa falta de dados pode resultar em resultados menos confiáveis.
Aprendizado por reforço
No aprendizado por reforço, um modelo recebe recompensas ou penalidades com base em suas ações. Cabe a um modelo descobrir como obter mais recompensas e cumprir suas tarefas. Os algoritmos de aprendizado por reforço resolvem problemas complexos e não são usados para tarefas simples. Ao tentar diferentes métodos para resolver um problema, um modelo eventualmente encontra aquele que maximiza sua recompensa.
Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo VS IA
Embora os termos aprendizado de máquina e IA sejam frequentemente usados de forma intercambiável, eles não devem ser considerados sinônimos. A IA é um conceito que define máquinas que podem simular uma maneira humana de pensar e agir. O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que permite que as máquinas aprendam vários padrões e resolvam problemas.
O aprendizado profundo tenta imitar a rede de neurônios humanos, transformando-a em um sistema extremamente sofisticado que pode tomar decisões por conta própria. O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina. No entanto, é considerado mais avançado.
O aprendizado de máquina precisa de intervenção humana, enquanto o aprendizado profundo pode avaliar os resultados em si e decidir se eles são satisfatórios. Como o aprendizado profundo pode aprender com seus próprios erros, muitas vezes é comparado ao cérebro humano. Embora possa parecer ficção científica, as previsões dos futuristas para 2025 dizem que podemos ir ainda mais longe.
Desafios éticos do aprendizado de máquina
Vigilância
Embora o aprendizado de máquina possa melhorar a experiência do usuário, ele também pode ser usado para fins controversos, como vigilância. Muitas cidades usam software de reconhecimento facial para monitorar espaços públicos e identificar criminosos. No entanto, ativistas de privacidade levantaram preocupações sobre sua precisão e se é ético espionar pessoas.
Falta de Transparência
AI ainda carece de regulamentação decente e leis internacionais. Não podemos ter certeza de como as tecnologias de IA são usadas e quem está coletando nossos dados privados. Ele pode até servir a propósitos maliciosos e beneficiar vários agentes de ameaças.
Distribuição desigual de energia
As grandes empresas têm mais recursos para adotar a IA e tirar seus concorrentes do mercado. Especialistas em computação concordam que aqueles que possuem tecnologia de IA estão alguns passos à frente de todos os outros.
Privacidade
As empresas coletam muitos dados sobre nós, desde hábitos de navegação até localização (saiba mais sobre esse assunto). Embora eles afirmem que essas informações são necessárias para fornecer aos usuários a melhor experiência possível, também levantam dilemas éticos. Não podemos ter certeza de como nossos dados são armazenados e quem pode acessá-los. Como as violações de dados acontecem todos os dias, a coleta de dados nos torna vulneráveis.
