Machine Learning

Antes de explicarmos o que é machine learning vamos elucidar o que é Inteligência Artificial (AI), uma vez que Machine Learning é uma forma de AI.

Inteligência artificial é um ramo da ciência computacional que se propõe a criar softwares ou dispositivos que consigam simular o raciocínio humano, ou seja, entender o ambiente, tomar decisões e resolver problemas.

Com o avanço da computação esta área teve seu crescimento impulsionado e hoje contamos com robôs, jogos e programas que tem esse fundamento embarcado. O grande objetivo dessa corrente é desenvolver um programa que tenha a mesma capacidade de raciocinar do ser humano.

Agora que o conceito de inteligência artificial ficou mais claro vamos ao tema deste post, explicando o que é machine learning.

Como falamos no começo deste post Machine Learning é uma forma de inteligência artificial que permite aos computadores aprender coisas que não estão escritas no seu código. Machine learning é focado no desenvolvimento de programas que possam aprender sozinhos a partir da entrada de dados, ou seja, programas que aprendam com os dados das ações passadas e otimizem ações futuras.

O processo do machine learning se assemelha ao do data mining, pois ambos os sistemas percorrem os dados procurando por padrões. A diferença é que o data mining extrai os dados para serem processados por um humano em alguma interface e o machine learning processa os dados e detecta os padrões sozinho podendo executar diretamente um plano de ação.

Um exemplo atual de machine learning é o supercomputador cognitivo Watson, da IBM, que chegou ao Brasil em 2014 e está praticamente fluente em português. Seu aprendizado é muito parecido com o do ser humano, ele começou sem saber nada, estudou o vocabulário brasileiro, a gramática, semântica e sintaxe aprendendo a falar português.

A máquina da IBM se destacou de tal forma que o banco Bradesco contratou o computador para atender os clientes que ligam para o banco. Ele vai iniciar ajudando o atendente a se relacionar melhor com os clientes, mas o objetivo é que o Watson passe a fale diretamente.

Segundo o Marcelo Camara, gerente do Departamento de Pesquisa e Inovação Tecnológica do Bradesco, o supercomputador será treinado através de uma curadoria de conteúdo e a combinação dele com o atendimento humano deixará o atendimento do banco mais rápido e eficaz .

Outro exemplo é a inteligência artificial responsável pelo Google Tradutor, que desenvolveu uma língua própria sem o auxílio de humanos. Em setembro o Google começou a usar redes neurais no serviço Googles Tradutor, dando origem ao Google Neural Machine Tranlation, ou seja, a ferramenta traduz a partir de milhões de exemplos de tradução conseguindo chegar o mais próximo possível da tradução humana.

A existência da língua própria da ferramenta foi detectada num teste feito pelos desenvolvedores do Google Tradutor para ver se a ferramenta conseguia ir do japonês para o coreano sem passar pelo inglês (japonês >> inglês – inglês >> coreano) como havia sido treinada a fazer. Com a passagem direta (zero-shot translation) os desenvolvedores interpretaram como a existência de uma interlíngua que permite ao sistema fazer uma tradução que não foi pré-habilitada.

Machine Learning

Agora que o conceito Machine Learning ficou mais claro que tal pensar em maneiras de aplica-lo na sua empresa.

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