Algoritmos de machine learning: o que você precisa saber

A sequência de algoritmos de machine learning é uma das estratégias mais importantes para as empresas. A adoção de ferramentas, máquinas, dispositivos e sistemas inteligentes fazem parte do conjunto das grandes tendências do mercado.

Os algoritmos, em seu conceito tradicional, é a somatização de sequências que permite desenvolver soluções para um determinado problema. Nesse sentido, quando aplicado ao mundo corporativo, apresentam uma série de melhorias e permitem tornar o negócio cada vez mais estratégico.

Entretanto, apesar de estar cada vez mais em voga no mercado tech, como esses algoritmos do machine learning funcionam? Se você é uma pessoa interessada no assunto e quer saber como absorver essa tendência, aproveite a leitura do artigo!

Entenda o que são algoritmos de machine learning

Inegavelmente, o machine learning é uma das metodologias mais buscadas para aprimorar os processos empresariais. Afinal, não é à toa que geram os cargos mais importantes na área de TI.

Porém, antes de mais nada, o primeiro passo para entender os algoritmos é entender o que ele realmente é.

Apesar de parecer ficção — e durante muitos anos ter sido tratado como tal —, o machine learning é basicamente transformar um sistema simples em poderoso sistema inteligente e que possa ter a mesma linha de raciocínio humana.

A partir da somatória de algoritmos com inteligência artificial e Big Data, é possível analisar grandes volumes de dados e criar análises e padrões para tomadas de decisão. Acima de tudo, executar tarefas que normalmente seriam realizadas por seres humanos, o que otimiza a produtividade nas organizações.

Veja os modelos de classificação dos algoritmos de machine learning

Anteriormente, ressaltamos o modo como os sistemas atuam. Entretanto, como esses algoritmos atuam? Existem diferentes classificações entre eles e essa operacionalização dependerá dos objetivos do negócio e da implantação do machine learning:

Aprendizagem supervisionada

O principal objetivo desse tipo de algoritmo é prever ocorrências futuras. Sobretudo, a aprendizagem supervisionada apresenta todo o volume de dados com as respostas corretas para que os algoritmos possam categorizar e identificar os valores que estão certos ou não.

De acordo com esse método, existem duas diferentes subclassificações: classificação e regressão. A primeira permite que o sistema inteligente possa categorizar dados e criar tendências de ocorrência. 

Por exemplo, se o algoritmo entender o que são alimentos doces, salgados e cítricos, quando questionado sobre uma torta de limão, ele responderá que se trata de um alimento doce.

Já a metodologia de classificação permite analisar tendências de valores contínuos. Por exemplo, o valor da gasolina tem uma tendência de crescer um determinado percentual. Quando exposto para os algoritmos, eles irão retornar qual será o provável valor ao final de um determinado período.

Aprendizagem não supervisionada

Os algoritmos de machine learning não são controlados por um humano. Nesse caso, os algoritmos não supervisionados conseguem criar rótulos e categorizações sobre os dados que passaram pela leitura.

Desse modo, a metodologia é baseada em reconhecimento por padrões e relacionamentos. Em outras palavras, os algoritmos encontram particularidades dos dados. Um exemplo no mercado são os serviços streaming.

Em síntese, as sugestões de filmes, séries, músicas e podcasts, por exemplo, baseiam-se na leitura dos tipos de conteúdos que o usuário consumiu anteriormente.

Aprendizagem por reforço

Diferentemente dos dois métodos anteriores, o sistema de aprendizagem por reforço não parte da leitura de dados e sim da exposição no ambiente no qual os algoritmos foram expostos.

A partir disso, os algoritmos terão que identificar o sinal de recompensa, que é a resposta mais exata para o problema em questão. Com base nisso, ele ajusta sua estratégia para receber a recompensa mais alta.

Os sistemas de rotas em rodovias são exemplos de aprendizagem por reforço. Os algoritmos aprendem os percursos mais rápidos e mais qualificados, descartando aqueles que não se encaixam na melhor resposta.

Em conclusão, os algoritmos de machine learning são um assunto com conceito bem amplo. Todavia, isso não significa que mais e mais empresas não possam aprender sobre eles e desenvolver, programar e aplicá-lo no seu negócio.

Aproveite que você começou a aprender sobre o tema, compartilhe o artigo e amplie o conhecimento de mais pessoas sobre ele.

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