O que é Machine Learning? Entenda como funciona essa tecnologia!

Atualmente, o mundo vem acompanhando o avanço da Inteligência Artificial em diversos setores. E entender o que é Machine Learning tornou-se fundamental para empresas e consumidores. 

Essas tecnologias estão mudando rapidamente como interagimos no digital e, até mesmo, no mundo físico. Uma vez que ao usarmos os aplicativos de bancos, fazermos compras ou acessarmos as mídias sociais. Os algoritmos de Machine Learning tornam a experiência eficiente e segura. 

Neste artigo, a Agência FG trouxe as principais informações sobre o assunto e como tornar a tecnologia uma aliada do seu negócio. Confira!

Mas, afinal, o que é Machine Learning?

Machine Learning significado é “aprendizado de máquina”. Sendo um ramo da IA, permite que os computadores aprendam e melhorem suas habilidades sem serem programadas para executar cada tarefa específica, tornando-se mais inteligente e adaptável a cada interação. 

Em vez disso, os algoritmos de Machine Learning, projetados para processar e interpretar grandes volumes de dados, identifica padrões e toma decisões baseadas nas informações coletadas, por exemplo, o mecanismo de recomendação da Netflix.

Qual a diferença entre inteligência artificial e Machine Learning?

Mesmo sendo parte de um mesmo propósito, Machine Learning e inteligência artificial não são a mesma coisa. De modo geral, a AI é um conceito amplo que engloba o aprendizado de máquina como uma das abordagens. 

Assim, a inteligência artificial se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de imitar a inteligência humana, como o pensamento, decisões, resoluções de problemas e executar tarefas de forma autônoma. 

Por outro lado, o Machine Learning é um componente importante para a AI, uma vez que dedica-se ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem aprender e identificar padrões. Portanto, é fundamental para melhorar o desempenho a partir de dados e dispensando instruções específicas. 

Existem diversas abordagens dentro do aprendizado de máquina, sendo uma delas a deep learning, que consiste em processar dados por meio de múltiplas redes neurais artificiais. Ela é capaz de lidar com problemas complexos, como o reconhecimento de objetos em imagens. 

Então, por meio da aprendizagem profunda, as máquinas conseguem aprender de forma autônoma a partir de dados, aprimorando suas habilidades de identificação e classificação. 

Onde usa o Machine Learning?

Agora que você já entendeu o que é Machine Learning, podemos citar exemplos de grandes empresas que utilizam essa tecnologia para melhorar seus serviços, como a Alexa, o funcionamento do Facebook e as sugestões da Netflix. 

Por isso, aqui vai alguns exemplos de como você pode usar o Machine Learning: 

1. Detecção de deepfakes

Com os avanços das tecnologias de manipulação de mídia, o learn machine identificar padrões e características que distinguem vídeos ou imagens verdadeiros de manipulação digital, ajudando a combater informações enganosas.

2. Chatbots

Os robôs assistentes são capazes de fornecer atendimento ao cliente ou responder perguntas em diferentes setores. Isso, pois analisam dados de conversas e identificam padrões a fim de oferecer orientações e resoluções básicas de problemas, bem como agilizar o processo de assistência.

3. Prevenção de ataques cibernéticos

Empresas de segurança estão usando Machine Learning na identificação de padrões e comportamentos irregulares na rede, permitindo a detecção e prevenção de ataques. Algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de encontrar atividades suspeitas em tempo real e fortalece a proteção dos sistemas. 

4. Varejo e e-commerce

As marcas podem utilizar machine learn para aprimorar a experiência do usuário e aumentar as vendas, com recomendações de produtos personalizados, previsão de demandas, precificação dinâmica e detecção de padrões de compra fraudulentos.

5. Marketing e publicidade

O Machine Learning é usado para segmentação de clientes, personalização de anúncios, previsão de comportamento do consumidor e otimização de campanhas de marketing.

6. Otimização de cadeia de suprimentos

Empresas estão utilizando aprendizado de máquina para otimizar a cadeia de suprimentos, prevendo demandas, identificando gargalos e aprimorando a eficiência dos processos logísticos. Uma vez que algoritmo consegue analisar grandes volumes de dados para identificar padrões e fornecer insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.

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