O que é Machine Learning?

            O futuro é o novo agora, o instante que passou carrega consigo a evolução que já está sendo estudada para ser aprimorada. Estamos em plenos dias onde toda a informação é efêmera e toda a tecnologia é passível de reformulação e aprimoramento, quando o termo Machine Learning vem à tona muitos podem se desesperar pensando ter chego o futuro apocalíptico onde as maquinas dominarão o mundo, muita calma nessa hora Sarah Connor, no artigo de hoje iremos desmitificar a definição de Machine Learning e buscar relacionar com uma das máximas da pedagogia, onde diz-se que podemos aprender mais quando estamos ensinamos.

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            Muitos vão dizer que no futuro as máquinas dominarão todos os setores do mercado de trabalho, da ponta de captação das matérias primas até a venda do produto em si, o que essas pessoas não reparam é que essa discussão vem se perpetuando desde muito antes da invenção dos super computadores atuais. Desde antes do pico da Revolução Industrial esse sentimento já aflora, e se formos entrar mais a fundo nessa correlação entre história, avanço tecnológico e empregabilidade iremos constatar que as máquinas não roubam o lugar do ser humano, elas viabilizam que o ser humano entenda melhor seu lugar na cadeia de segmentos mercadológicos, fazendo-o repensar sobre como se capacitar para assumir outras etapas da linha.

            Quando falamos de aprendizado de máquina estamos nos referindo a um termo que extrapolou as linhas de sua definição, englobando uma cosmovisão singular sobre computadores que possuem a funcionalidade de adquirir informações, diagnosticá-las e utilizar disso para se auto evoluir. Imagine um comando básico sendo o de captar dados seguido pelo comando de aprender com os dados captados, Machine Learning é o modo como nos referimos a tecnologias voltadas ao aprimoramento de si mesmas, podendo e sendo utilizada em uma infinidade de setores para diversas finalidades.

            A busca por tornar máquinas mais humanas partiu da necessidade abstrata em criarmos e projetarmos uma espécie de identificação com aquilo que criamos. O homem cria a tecnologia, o homem aperfeiçoa a tecnologia, a tecnologia aperfeiçoa o homem, a tecnologia aperfeiçoa a tecnologia. Imagine isso em escala global, onde zetabytes são criados e movimentados todos os segundos; o mundo da comunicação de dados não dorme, não possui tempo, apenas o agora. Levando mais uma vez para a ilustração figurada, quanto mais ensinarmos uma máquina, melhor será a capacidade dela de aprimorar suas técnicas primárias e rumar para novas e melhoradas versões de si mesma.

@possessedphotography machine learning

            Mas agora vamos entender o motivo disso não ser preocupante e levar para uma realidade onde o Terminator ou o Ultron sejam possibilidades além de personagens da ficção, risos.

            Esse aprendizado deve ser, em suma, realizado com o mínimo de interação humana, ou seja, sem programação explícita e manutenções constantes e pré-programadas. O processo de aprendizagem é automatizado e iniciado, na teoria, uma única vez, ele só será aprimorado com base nas experiências dessas mesmas máquinas ao longo do desempenhar de seus processos e funções.

            Dados são enviados, exportados ou selecionados pelas máquinas e os algoritmos de processamento são usados para construir modelos de Machine Learning a fim de treinar essas máquinas com base nas informações coletadas; quanto melhor for a qualidade desses dados, mais fluida e progressiva será a curva de aprendizagem da tecnologia. A escolha do algoritmo depende do tipo de dados a serem filtrados e do tipo de atividade, finalidade e objetivo que precisa de automação contínua ou apenas ser iniciada, continuada e/ou automatizada.

            Um exemplo atual que já caiu no cotidiano de uma grande parcela da população é a funcionalidade de criptografia e decodificação por meio de reconhecimento facial, essa facilidade nada mais é do que um algoritmo de aprendizado de máquina. O mesmo mecanismo pode ser utilizado para computadores detectarem doenças e anomalias por meio da análise e comparação de imagens em um banco de milhares de centenas dizimáticas de pixels, ou também em softwares de tradução linguística em tempo real. Agora lembre-se que estamos comentando apenas uma ínfima funcionalidade, podemos dizer então que o potencial para Machine Learning é gigantesco, proporcional ao avanço tecnológico, só que em velocidade escalonada.

            O revolucionário inventor e empresário Steve Jobs fez um paralelo com a capacidade de locomoção de um ser humano com o potencial de avanço que o computador oferece enquanto ferramenta de aprimoramento de técnicas. Jobs viu uma reportagem que comparava e ranqueava diversos seres vivos em uma escala voltada para o poder de locomoção de cada um. O ser humano estava muito mal posicionado e o primeiro ser vivo da lista era a ave conhecida como Condor dos Andes, o momento que o fez ter a epifania foi quando a reportagem abordou que o ser humano saltava muitas posições quando aliado ao uso de uma bicicleta.

            Jobs disse então que o computador é uma bicicleta para a mente. O ser humano pode não ser o animal mais rápido, mas é o ser vivo que possui a capacidade cognitiva de aprender e evoluir com as informações que absorve ao longo da vida. O homem por si não é o animal mais rápido, mas cria ferramentas que o deixam mais veloz. Se o computador é a bicicleta para a mente do homem, podemos dizer que os algoritmos de Machine Learning são os carros para o computador.

fonte reprodução.

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