Machine learning: como podemos melhorar significativamente nossa relação com a tecnologia

Machine learning (aprendizado de máquinas), inteligência artificial (IA), mineração de dados. Todos esses termos têm sido jogados à toa, atualmente. Estranhamente, quanto mais atenção a IA tem tido, mais confusa ela tem ficado.

Estamos sendo bombardeados de informações erradas e boatos sobre IA por conta do destaque que a indústria tecnológica tem recebido. Ficamos confusos e desmotivado a aprender como a IA realmente funciona.

Parece que, sempre que vemos as notícias, há alguém elogiando ou criticando a IA. Não há como escapar do futuro da tecnologia, então podemos começar a entender como o aprendizado de máquinas pode melhorar muito nossa relação com a tecnologia.

Aprendizado de máquina vs aprendizado humano: qual a diferença e como influenciará como aprendemos?

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que treina as máquinas para aprenderem. Machine learning é uma forma de mineração de dados que constrói algoritmos específicos para melhorar o processo de aprendizado de previsão das máquinas. Mineração de dados é o processo de descoberta de padrões e relações em grandes conjuntos de dados.

O objetivo do aprendizado de máquinas é usar os dados para fazer nossas diferentes máquinas tão eficientes quanto os humanos são em completar diferentes tarefas. O foco está em achar os dados certos para que as máquinas possam ser mais precisas em suas previsões sem serem programadas.

Podemos ver que as máquinas são capazes de aprender da mesma maneira que os humanos. Quando nascemos, não temos nada, mas, como repetição e experiência, conseguimos nos tornar seres humanos capazes. Com os dados e testes certos, as máquinas conseguem aprender como nós. Para tanto, existe um ciclo de aprendizado de máquinas que usa os dados necessários para treinar os algoritmos a executar uma tarefa. Então, há o teste para ver se a máquina será capaz de completar a tarefa. Depois, vêm os resultados e comentários sobre a qualidade da performance da máquina. E, então, finalmente, os resultados são usados para melhorar os dados para fazer as decisões e previsões da máquina serem cada vez mais precisas.

Podemos visualizar esse ciclo em um exemplo comum de classificação de imagem ao treinar uma máquina para diferenciar uma foto de um cachorro e de um gato. A máquina aprenderá a entender a diferença através dos dados estatísticos baseados na anatomia dos dois animais.

Por exemplo, muitos cachorros têm orelhas flácidas e gatos, pontudas, e o computador sozinho pode usar todos os dados para escolher corretamente qual é o gato e qual é o cachorro. Inevitavelmente haverá erros no processo. Por isso, o estágio dos comentários é crucial no ciclo para garantir que o computador continue aprendendo, como nós quando éramos crianças.

Então, por que você deveria se importar se um computador consegue diferenciar um gato de um cachorro?

Bem, precisamos focar em como o aprendizado de máquinas está mudando o mundo a nossa volta. Quanto mais as máquinas puderem assumir tarefas comuns de baixa prioridade, mais tempo e energia nós teremos para aprender e trabalhar nas nossas paixões.

No fim das contas, quanto mais inteligentes forem nossas máquinas, mais inteligentes nós seremos.

Detalhando o funcionamento do machine learning

De maneira geral, os algoritmos de aprendizado de máquinas são

divididos em duas seções: Aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.

Aprendizado supervisionado significa que o algoritmo tem ajuda de um analista de dados, fazendo os comentários necessários durante a fase de treinamento. Dessa maneira, quando o treinamento terminar, o algoritmo pode aplicar tudo o que aprendeu aos novos dados. Todos os dados são rotulados e o analista de dados sabe as respostas corretas e está agindo como um professor para avaliar se a máquina respondeu corretamente.

Aprendizado não supervisionado é usado na aprendizagem profunda (deep learning), um subconjunto do aprendizado de máquinas, onde as máquinas usam uma abordagem iterativa e não precisam de treinamento. Isso significa que as máquinas podem fazer decisões e previsões por conta própria.

Nossas relações com as máquinas estão mais íntimas do que pensávamos

Muitas empresas estão usando o aprendizado de máquinas porque pode ajudar a alcançar um objetivo essencial: melhorar a satisfação do usuário. Os avançados algoritmos de aprendizado de máquina proporcionam a habilidade de verdadeiramente personalizar a experiência de todos, usando as empresas online mais comuns. Olhando essas três empresas influenciadoras, Google, Amazon e Facebook, vemos como o aprendizado de máquinas tem impacto na nossa vida diária.

Google tem dependido muito de aprendizado de máquinas para melhorar o entendimento da intenção das buscas dos usuários. O aprendizado de máquinas torna possível a entrega dos conteúdos mais precisamente selecionados para os usuários porque eles têm os dados para conhecer a intenção específica dos usuários.

Amazon usa o aprendizado de máquinas para focar em padrões de reconhecimento. Os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a Amazon a prever os interesses nos produtos dos usuários, e podem sugerir aos usuários produtos que eles realmente comprariam.

Facebook também aplica técnicas de aprendizado de máquina estrategicamente para personalizar o feed de notícias dos usuários, para garantir uma melhor experiência. Como outras empresas, o Facebook usa análise preventiva para nos passar um sentimento individualizado, filtrando as pessoas que mais vemos no Facebook e para mostrar a informação mais relevante primeiro no feed de notificas. O aprendizado de máquina nos ajuda a sermos mais eficientes com a nossa tecnologia quando conhece melhor a cada um de nós. Já que todos nós estamos ficando mais dependentes da Internet, por que todos nós devemos ter uma experiência genérica, se somos todos diferentes?

Nossas diferenças são os que nos tornam humanos, então nossas ferramentas devem nos representar separadamente. O papel do aprendizado de máquinas ao entender nossos traços individuais é melhorar nossa relação com a tecnologia.

Como a JAYA usa o aprendizado de máquinas para aprender mais sobre os clientes

Na JAYA, usamos o aprendizado de máquina pra nos ajudar a colocar as pessoas em primeiro lugar. Por isso, queremos usar o aprendizado de máquinas de maneira completamente transparente para quebrar essa barreira. Como o aprendizado de máquina, somos capazes de entender as pessoas usando táticas como padrões de reconhecimento e análise de previsão para realmente conhecê-las. Isso garante que todos tenham a experiência que merecem.

Nossos produtos são feitos para entender o futuro do seu negócio. Por exemplo, nossos produtos Keybe focam em conhecer os seus clientes para que você possa construir relacionamentos baseados em confiança. Com Keybe, seus clientes vêm em primeiro lugar. Eles podem escolher como querem ser tratados para garantir que você possa se conectar com eles da forma mais precisa possível.

Máquinas mais inteligentes significam seres humanos mais inteligentes

Há muitas complexidades abaixo da superfície da IA que a mera ideia de entender como ela funciona pode ser desencorajador. Em vez de nos prender a jargões técnicos, precisamos dar um passo para trás e pensar sobre o motivo de nos importarmos com o aprendizado de máquina.

Quando damos boas-vindas ao aprendizado de máquinas, mais podemos nos beneficiar das suas habilidades. Muitas tarefas comuns podem ser retiradas das nossas costas, nos dando mais tempo para focar em coisas importantes. Mais experiências personalizadas tornam nossas relações com nossos dispositivos mais significativas. Esses são apenas alguns exemplos de como ter máquinas mais inteligentes nos faz viver vidas mais inteligentes.

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