Machine Learning (significa aprendizado de máquina) é um método de análise de dados que automatiza a elaboração de modelos analíticos. É uma seção da inteligência artificial organizada na ideia de que sistemas podem assimilar com informações. Identificando padrões e tomando decisões com o mínimo de intervenção humana.

Diferenças entre machine learning e inteligência artificial

Existem diferenças entre essas duas tecnologias. Vamos começar esclarecendo um detalhe que gera muita confusão: muitas pessoas acreditam que machine learning e inteligência artificial possuem o mesmo significado e ações, mas não é bem assim de fato. Na verdade, a inteligência artificial é um conceito amplo que inclui o aprendizado de máquina como um dos seus recursos.

Nesse caso qual seria a função da inteligência artificial? Existem muitas definições para a ideia. Uma que esclarece bem e vem sendo aceita é que a inteligência artificial consiste em mecanismos computacionais que se apoiam no comportamento humano para resolver questões. Sendo assim, a tecnologia faz o computador “pensar” como uma pessoa para executar tarefas.

Exemplos de uso dessa estratégia

O uso do machine em diversas aplicações está sendo constante. Não é por impulso, mas por necessidade. Portanto, muitos recursos tecnológicos que possuímos atualmente só funcionam ou são viáveis por conta da inteligência artificial. Veja qual nos exemplos abaixo:

– Banco de informações autônomo: com a ajuda do machine learning, bancos de dados autônomos trabalham de modo automatizado com multitarefas até então realizadas por um administrador (DBA), permitindo que o profissional cuide de outras atividades e diminuindo o risco de indisponibilidade da aplicação por falha humana;

– Combate a fraudes em sistemas de pagamento: ocorrem muitas tentativas de fraudes com cartões de crédito e outros meios de pagamentos são geradas a cada instante no mundo todo; felizmente, o machine learning tem possibilitado que os sistemas de combate a fraudes barrem a maior parte dessas ações;

– Versões de textos: uma tradução nunca pode ser feita ao pé da letra; é preciso levar em conta contextos, expressões regionais e outros parâmetros. Graças ao machine learning, os tradutores automáticos estão ficando cada vez mais precisos;

– Indicação de conteúdo: plataformas de streaming de vídeo e áudio usam o machine learning para analisar o histórico de conteúdo reproduzido ou rejeitado pelo usuário para dar a ele recomendações condizentes com os seus gostos.

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