Afinal, o que vem a ser Machine learning?

September 6, 2018

 

 

O Machine Learning (do inglês, Máquinas Aprendendo) foi criado para auxiliar a identificar o comportamento de um usuário, auxiliando a formar perfis para serem explorados com ações de marketing.

Esta prática já é muito utilizada no mercado online, no qual, quando acessamos um determinado anúncio, as próximas propagandas direcionadas são sobre o assunto que fizemos uma busca anterior. Neste caso, os computadores analisam e “aprendem” o perfil do usuário, indicando melhores preços, produtos de mais qualidade, entre outros.

 

O uso ininterrupto dos usuários via dispositivos móveis utilizando a localização real (GPS), junto a diferentes informações, como as postadas em redes sociais de fotos e as disponibilizadas em comentários em portais web, começam a traçar diversos perfis de usuários, não somente para pesquisa de mercado e usos de marketing, mas também para modelagem de aplicações, melhor desenvolvimento de websites, melhoria no uso de recursos, BI (Business Inteligence) com os dados retirados, venda de informações etc.

Estas máquinas que trabalham no modo “learning” podem tratar dados de maneira independente e, quando qualquer informação que for interceptada, lida e normalizada para o uso da inteligência artificial, pode haver mutação e trazer retornos absurdos.

 

Existem diversos usos para este tipo de dado, incluindo análise preditiva com informações históricas, descrição de pessoas via hábitos, detecção de doenças por perfil de usuário, entre outros. Sem dúvida, existe um grande mercado a ser trabalhado para este tipo de leitura.

 

A aprendizagem de máquinas é um campo de informática que utiliza técnicas estatísticas para dar aos sistemas informáticos a capacidade de  "aprender " (por exemplo, melhorar progressivamente o desempenho numa tarefa específica) com dados, sem ser explicitamente programado.

O nome Machine Learning foi criado em 1959 por Arthur Samuel, que evoluiu do estudo do reconhecimento de padrões e da teoria da aprendizagem computacional na inteligência artificial. Machine Learning explora o estudo e a construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados – tais algoritmos superam seguindo instruções de programa estritamente estáticos, fazendo previsões ou decisões orientadas a dados, através da criação de um modelo a partir de entradas de exemplo.

 

A aprendizagem de máquina é empregada em uma série de tarefas de computação onde projetar e programar algoritmos explícitos com bom desempenho é difícil ou inviável; exemplos de aplicativos incluem filtragem de e-mail, detecção de intrusos de rede e visão computacional.

Atualmente, na prática o conceito de Machine Learning vem sendo utilizado nos seguintes nichos:

 

  • Medical diagnosis

  • Economics

  • Insurance

  • Natural language processing

  • Natural language understanding

  • Optimization and metaheuristic

  • Online advertising

  • Recommender systems

  • Robot locomotion

  • Search engines

  • Sentiment analysis (or opinion mining)

  • Sequence mining

  • Software engineering

  • Speech and handwriting recognition

  • Financial market analysis

  • Structural health monitoring

  • Syntactic pattern recognition

  • Time series forecasting

  • User behavior analytics

  • Translation

  • Automated theorem proving

  • Adaptive websites

  • Affective computing

  • Bioinformatics

  • Brain–machine interfaces

  • Cheminformatics

  • Classifying DNA sequences

  • Computational anatomy

  • Computer Networks

  • Telecommunication

  • Computer vision, including object recognition

  • Detecting credit-card fraud

  • General game playing

  • Information retrieval

  • Internet fraud detection

  • Linguistics

  • Marketing

  • Machine learning control

  • Machine perception

 

Bibliografica:

Machine Learning : A Probabilistic Perspective, By (author) Kevin P. Murphy. Data Mining , by Witten, Ian H.; Frank, Eibe; Hall, Mark A

Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning

 

Exemplo aplicado:

https://www.youtube.com/watch?v=x6zshJqLPwY

 

 

 

 

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