Para que uma estratégia de ciência de dados funcione e seja possível realizar análises avançadas realmente precisas e eficientes, é essencial que se empregue algoritmos de Machine Learning no processo. Afinal de contas, é o aprendizado de máquina que faz com que as inteligências artificiais se refinem e aprimorem. E essa é apenas uma aplicação para esta tecnologia, afinal, os cases de Machine Learning só têm crescido e se diversificado nos últimos anos.
Machine Learning, como sugere o nome, são máquinas (Inteligência Artificial) aprendendo com dados. Os algoritmos criados conseguem identificar padrões e realizar previsões. Por conta disso, esta tecnologia é uma das mais importantes e discutidas quando se fala em transformação digital.
O futuro da Inteligência Artificial
No mundo da Inteligência Artificial e do Machine Learning, a aplicação que tem gerado vários cases e movimentado o mercado a nível internacional é o GPT-3, programa desenvolvido pela startup americana OpenAI. Em uma explicação simples, é uma ferramenta de preenchimento automático de texto – similar a barra de pesquisas. Com base nas primeiras palavras digitadas, ele prevê quais serão as próximas, ou seja, o que você está procurando de fato.
Num primeiro momento, parece algo simples, uma tecnologia que já existe, mas, para fazer essa previsão, o GPT-3 leva em consideração 175 bilhões de parâmetros. Os dados usados para treinar o algoritmo levam em consideração praticamente qualquer tipo de texto que já esteve na Internet: notícias, artigos científicos, poemas, receitas, manuais, fanfics, teorias da conspiração… Tudo isso sendo absorvido pela Inteligência Artificial.
Baseado nesses textos, usando deep learning (tipo avançado de machine learning que gera conhecimento com base em redes neurais) e sem a necessidade de entradas humanas, o GPT-3 consegue identificar padrões e regularidades que são desconhecidas para os humanos e que já foram usadas em aplicações muito diversas e complexas. Entre elas:
- Resolução de enigmas
- Criação de códigos apenas com base na descrição de elementos e design
- Resposta a perguntas médicas
- Transferência de estilo para texto
- Chatbot que permite falar com figuras históricas ou de ficção
Como se já não fosse significativo apenas pelos desafios que é capaz de resolver, é importante ressaltar que se trata de um programa que resolve desafios que não foi programado especificamente para solucionar. É o passo mais concreto que damos em direção a uma AGI (Artificial General Intelligence), que é uma Inteligência Artificial com todas as capacidades da mente humana.
Mais aplicações e cases de Machine Learning
Por mais surpreendentes que sejam as aplicações do GPT-3 e o fato de que a antes distante AGI está se aproximando, temos outras aplicações que usam algoritmos de Machine Learning e estão mais concretas e conhecidas por parte dos profissionais de tecnologia. Entre esses cases, estão:
- Desenvolvido pelo centro de Inteligência Artificial da Samsung, um software de Machine Learning é capaz de trazer pinturas à vida
- O melhor tempero é o Machine Learning: pesquisadores do MIT usaram Inteligência Artificial para melhorar o sabor do manjericão.
- Criar uma plataforma digital de notícias que use machine learning para recomendar conteúdo ao usuário foi o que levou a CNN a comprar a startup Canopy.
Confira tendências na área
Ainda há muito espaço para se falar e estudar sobre Machine Learning, mesmo com todas essas aplicações. É uma tecnologia que se transforma com novas descobertas rotineiramente. Por exemplo, uma pesquisa da Carniege Mellon University apontou que ensinar máquinas de uma forma similar a que educamos crianças pode ser mais eficiente do que a abordagem mais frequente usada.
Na prática, significa que, ao invés de apresentar todos os dados e detalhes de uma vez para a Inteligência Artificial, seria o caso de apresentar primeiros as informações mais gerais para depois entrar em especificidades. Num dispositivo de reconhecimento de imagem, qualquer foto de um cachorro seria classificada apenas como cachorro, sem explicitar qual a raça.
Depois disso, claro, é que as informações mais específicas seriam repassadas para a IA, que aprenderia com base em redes neurais (deep learning). Isso resultaria num modelo de machine learning muito mais eficiente, rápido e preciso. Consequentemente, fazer com que uma inteligência artificial aprenda de uma forma mais próxima à humana pode ser uma revolução no mercado.
Independente da abordagem ou da forma de se treinar o algoritmo, o Machine Learning é uma tecnologia essencial para a transformação digital e esses cases são apenas alguns exemplos dos possíveis. Diferentes setores da tecnologias podem se beneficiar de tanto.
Como aplicar isso à sua organização?
Empresas que visam usar as técnicas e tendências modernas da tecnologia para conquistar resultados precisam ter o machine learning ao seu lado. Por exemplo, para a realização de análises preditivas e prescritivas – como nos projetos em que a BIX Tecnologia desenvolve nos clientes.
A Análise Preditiva usa a estatística para prever cenários futuros. Em outras palavras, entender o que vai acontecer com a sua empresa ou instituição. É importante para se confirmar hipóteses ou responder a perguntas complexas que dependem de diversas variáveis.
Já a Análise Prescritiva fornece sugestões de ações a serem tomadas e dá conselhos com base em cenários futuros. Ela ajuda a entender o que a sua empresa deve fazer. É possível simular diferentes cenários para se obter os melhores resultados em campanhas, processos ou produtos.
Que saber como o Machine Learning pode ser empregado em seu negócio para refinar processos e conquistar resultados? Entre em contato conosco e vamos marcar um bate-papo!