Machine Learning é uma das tecnologias que estão cada vez mais presentes em nosso cotidiano, muitas vezes sem que percebamos. É comum utilizarmos soluções que empregam essa técnica sem sequer nos darmos conta disso. O que é mais impressionante é que seja bastante provável que já tenhamos “ensinado” alguma máquina, sem saber! Mas afinal, o que é Machine Learning e qual a diferença com Inteligência Artificial?
Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma subárea da Inteligência Artificial (IA), que se dedica a desenvolver algoritmos que permitem às máquinas aprender a partir de dados, sem serem explicitamente programadas para tal. Em outras palavras, o objetivo do Machine Learning é criar sistemas que possam aprender a reconhecer padrões e realizar tarefas específicas com base em exemplos e experiências anteriores.
Por sua vez, a Inteligência Artificial é um campo de pesquisa mais amplo que busca desenvolver sistemas que possam realizar tarefas que, até então, requeriam a inteligência humana. Isso pode envolver desde a criação de algoritmos de processamento de linguagem natural para conversar com seres humanos, até a criação de robôs capazes de reconhecer emoções e interagir com o ambiente.
Em resumo, o Machine Learning é uma técnica específica que se insere dentro do campo mais amplo da Inteligência Artificial e é uma das ferramentas que os pesquisadores e engenheiros usam para desenvolver sistemas inteligentes.
. – Algumas aplicações práticas de Machine Learning – A utilização de Machine Learning em diversas aplicações tem uma tendência de aumento constante. Isso não ocorre por acaso, mas sim por uma demanda crescente: muitas das tecnologias disponíveis atualmente só são possíveis ou funcionais graças à inteligência artificial. No campo, por exemplo, o recurso é utilizado para melhora do agronegócio.
“Com uso de sensores e algoritmos, conseguimos monitorar o solo, clima e plantas, prevendo problemas e evitando perdas“, relata Romário Alves, CEO e fundador da rede Sonhagro. Já a Alergoshop – rede especializada em produtos hipoalergênicos – utiliza a tecnologia para desenvolver e produzir seus produtos através da análise de grandes quantidades de dados relacionados a substâncias que causam alergias em pessoas.
Com base nessa análise, é possível identificar quais ingredientes são mais propensos a causar reações alérgicas e, assim, desenvolver produtos livres desses componentes. O Chatbot, considerado como uma nova forma de interação entre empresas e consumidores, tem sido amplamente utilizado, no Grupo KSL – Assessoria de Cobrança e Relacionamento. O recurso é aplicado em seus atendimentos.
Ele é um tipo de robô que utiliza técnicas de Machine Learning para conversar com pessoas por meio de chat ou voz. “O Chatbot é comumente empregado para automatizar o atendimento ao cliente com o objetivo de agilizar esse processo, podendo também ser utilizado para responder perguntas e promover a venda de produtos e serviços”, pontua Edemilson Koji Motoda, diretor do Grupo KSL.
Esses são apenas alguns exemplos da adoção da machine learning, mas espera-se que essa tendência continue crescendo, com suas aplicações em diversas outras áreas. Com esse progressivo avanço, existe uma demanda por profissionais qualificados e especializados e que deve aumentar no decorrer dos próximos anos.
“É importante lembrar que esses profissionais devem ter uma base sólida em programação, matemática e estáticas, além de conhecimentos específicos em Machine Learning e IA” nos fala Marco Giroto, fundador da SuperGeeks, escola especializada em Programação e Robótica para todas as idades.
Sabemos que a tecnologia surgiu a algum tempo, porém somente agora vemos seu uso em larga escala. E estamos apenas no início de uma impressionante era. – Fonte e mais informações: (https://sonhagro.com/).
