O que é machine learning?

Smirnova britovitzk
By Smirnova britovitzk 3 Min Read
Raphael Gerk Viana

Desenvolver uma inteligência artificial (A.I.) para automatizar atividades é o objetivo de muitas empresas. Diante disso, o expert em tecnologia Raphael Gerk Viana entende que o machine learning é um método que pode auxiliar na automatização de atividades. Quer saber mais sobre esse método? Acompanhe o artigo. 

Machine learning

Segundo o célebre Raphael Gerk Viana, o termo inglês machine learning (traduzido para o português como “aprendizado de máquina”), se refere ao ramo da inteligência artificial que acredita que os computadores podem aprender com dados. Trata-se de um método de análise de dados que automatiza a elaboração de modelos analíticos. 

Ou seja, o machine learning é o método de análise de informações em formato de dados que automatiza a produção de modelos analíticos, quase não precisando da intervenção humana. Essa estratégia acredita que as máquinas podem aprender a tomar decisões e identificar padrões com os dados.

Assim, o machine learning surgiu com o conceito de que os computadores poderiam aprender a operar tarefas sem serem programados para tal, e atualmente, por conta de sua característica interativa com a máquina, adquiriu-se o conhecimento de que quando os modelos são submetidos a novos dados, as máquinas seriam capazes de se adaptar de forma independente. 

Importância

Portanto, como comenta o insigne Raphael Gerk Viana, esse método do ramo da inteligência artificial tornou possível a produção automática e ágil de modelos capazes de analisar dados complexos, onde a entrega é mais rápida e precisa, permitindo que a instituição tenha mais chances de reconhecer oportunidades vantajosas. 

Dessa maneira, sua iminência se dá pela evolução que o método machine learning pode proporcionar para a ciência da computação, visto que sua função é fazer com que as máquinas aprendam, de forma independente, a processar dados, permitindo que os softwares produzidos pelo ser humano analisem informações cada vez mais complexas, ágil e automáticamente. 

Elementos para o desenvolvimento

Ainda, como ressalta o egrégio Raphael Gerk Viana, para elaborar sistemas de machine learning é preciso utilizar elementos como:

  • Escalabilidade; 
  • Algoritmos (básicos e avançados); 
  • Modelagem conjunta;
  • Capacidade de data preparation. 
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