Como o Machine Learning está mudando o mundo?

Você já ouviu falar da famosa teoria da cerveja e da fralda ?

O Walmart, maior varejista do mundo, “supostamente” criou essa teoria para entender a correlação entre os produtos e identificar padrões.

Homens, na faixa etária de 30 a 40 anos, que compraram fraldas entre 17h e 19h às sextas-feiras, tendem a ter cerveja em seus caminhões. Essa teoria motivou as mercearias a manterem quilates de cerveja ao lado das fraldas, aumentando assim as vendas de ambos os itens geometricamente.

Agora, como essa teoria funciona? Depois de uma longa semana de trabalho duro, os homens da classe trabalhadora tendem a se cansar. Junto com suas responsabilidades diárias, seu fim de semana geralmente envolve comprar fraldas para seus bebês e pegar uma cerveja para eles no corredor adjacente.

Este é um exemplo perfeito de uma correlação. Essa teoria explica como grandes redes de supermercados associam produtos. A correlação pode ser uma parte importante da construção de modelos de aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina é qualquer coisa que facilite uma tarefa. Não estamos falando apenas das grandes tarefas, mas também da coloração manual de imagens em preto e branco e da localização manual de alguém nas mídias sociais. Agora imagine uma máquina que entende a tarefa em si e evolui com os requisitos novos, atuais e passados.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é uma subparte da IA ​​(Inteligência Artificial). É a ciência de criar um algoritmo que pode aprender por conta própria. Ele funciona reconhecendo padrões dos dados em vez de aplicar programação específica. Uma vez projetado, não requer nenhuma operação manual. O aprendizado de máquina é inteligente o suficiente para aprender sozinho. Ele encontra padrões a partir dos dados originais e prevê padrões futuros usando análise estatística.

Para melhor compreensão, seguem alguns exemplos:

1) Siri, Alexa e Google Assistant são alguns dos exemplos famosos de aprendizado de máquina. Eles são assistentes virtuais de voz, ajudam a encontrar informações quando solicitados por voz e tudo o que você precisa fazer é ativá-los. Mais alguns exemplos de assistentes virtuais de voz integrados são:

• Eco da Amazônia
• Samsung Bixby
• Google Allo

2) Reconhecimento de Imagem

O reconhecimento de imagem é um dos exemplos mais comuns de aprendizado de máquina. É a capacidade de identificar objetos, lugares, pessoas, etc. As pessoas compartilham uma grande quantidade de dados por meio de aplicativos, mídias sociais, sites etc. . Há muita controvérsia sobre como o reconhecimento de imagem afetará a privacidade e a segurança em todo o mundo.

Aprendizado de máquina: por que é importante?

Tradicionalmente, os cientistas de dados costumavam criar modelos acabados para obter insights em vez de treinar computadores para isso. Esta parece ser uma abordagem impossível agora, pois os dados são abundantes e heterogêneos. O aprendizado de máquina entra em jogo aqui, pois quebra um enorme volume de dados de maneira inteligente e propõe algoritmos inteligentes para fornecer soluções significativas.

O Google processa 20 petabytes (1 petabyte = 10^15 bytes) de dados por dia. O gigante dos mecanismos de busca tem um data center onde mantém um registro de todas as informações que rastreia. Você pode não se lembrar do que pesquisou no Google há 2 anos, mas o Google lembra. É como uma vasta biblioteca onde bilhões de livros estão disponíveis cobrindo quase todos os dados do planeta.

Existem softwares disponíveis no mercado que podem acompanhar os horários do dia a dia e ajudá-lo em suas tarefas diárias, como reservar um táxi, ligar o ar condicionado antes de chegar em casa ou ligar a cafeteira pela manhã.

Independentemente de querermos ou não, deixamos para trás um padrão de comportamento cada vez que realizamos uma tarefa simples; esses padrões são decodificados por algoritmos para entender nossas necessidades e encontrar alternativas eficientes aos processos padrão básicos.

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning são a mesma coisa?

Não, eles não são. Você pode pensar neles como um conjunto aninhado um no outro. A maneira mais fácil de entender isso é visualizando-os em círculos concêntricos. Deep Learning é o subconjunto do Machine Learning, que também é o subconjunto da Inteligência Artificial.

Vamos dar uma olhada em como eles são diferentes um do outro.

Inteligência Artificial – Segundo John McCarthy, A inteligência artificial é o processo de criação de uma máquina, uma máquina de computador controlada por robô ou um produto que pensa inteligentemente como um ser humano. Inteligência Artificial é a combinação de duas palavras “Artificial” e “Inteligência”, onde artificial significa não natural ou criado por humanos e inteligência significa a capacidade de pensar e entender.

Alguns pontos-chave sobre Inteligência Artificial:

• O motivo principal é aumentar a chance de sucesso.
• É um programa que faz todo o trabalho inteligente.
• A IA pode resolver problemas complexos.
• Desenvolve um sistema “semelhante ao humano”, para responder com base nas circunstâncias.

Aprendizado de Máquina - Conforme definido acima, o aprendizado de máquina é a ciência de criar um algoritmo que pode aprender por conta própria. É uma sub-parte da inteligência artificial.

Alguns pontos importantes sobre Machine Learning:

• O objetivo principal é aumentar a precisão.
• Ela estuda os dados e aprende com eles.
• Ele também aprende sobre as informações processadas.
• Ele vai para uma solução, seja ela ótima ou não.

Deep Learning – Deep Learning é uma subparte do Machine Learning. Ele deduz padrões dos dados fornecidos e ajuda a extrair soluções deles. Ele é capaz de aprender com dados não estruturados ou não rotulados, o que pode levar décadas para descobrir os padrões.

Alguns pontos importantes sobre Deep Learning:

• O objetivo principal é descobrir padrões nos dados fornecidos.
• Ele observa padrões e prevê a partir dele.
• Usa uma dimensão multinível de sistemas neurais artificiais para completar o procedimento de aprendizado de máquina.

Influência do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é a tecnologia de próximo nível em que a máquina encontra o conhecimento humano, que tem uma grande importância na mudança de nossas vidas. Vamos dar uma olhada em várias áreas da vida cotidiana afetadas pelo Machine Learning:

• Casa
  Quinze anos atrás, nunca teríamos pensado em como a comunicação será conveniente no futuro. Mas agora, podemos nos comunicar com qualquer pessoa no mundo em segundos e em algum lugar em que todos confiamos nisso. Contamos muito com computadores para comunicação, navegação, obtenção de informações, etc. É aí que o Machine Learning entra em ação e ajuda em nossas atividades diárias.
• Assistência médica
  O processo de gestão em saúde, assim como o planejamento da saúde pública, inicia-se com a classificação baseada na história. Isso ajuda a examinar, investigar e monitorar para fornecer um resultado futuro. Esses pressupostos ajudam a descobrir as necessidades nas áreas que mais exigem.
• Transporte
  Já sabemos sobre os avanços recentes, como carros autônomos ou os novos caminhões semi-autônomos da Tesla, onde a IA levou o transporte a um nível diferente. Os observadores analisam os dados para prever decisões adequadamente, como segurança pública, ajudando no gerenciamento de tráfego ou detalhes de crimes em tempo real. Também ajuda a encontrar os caminhos para pedestres e ciclistas, o que leva a uma queda no número de acidentes de trânsito.
• Educação
  Anteriormente, havia apenas um método de aprendizagem entre o professor e os alunos. Mas com a adição do aprendizado de máquina, muitas instituições começaram a utilizá-lo maximizando a interação professor-aluno e aumentando a eficiência criando horários adequados para eles. Também ajudou a desafiar os alunos, proporcionando aprendizado adaptativo, usando aprendizado personalizado para dar atenção individualizada a cada aluno.

Aprendizado de máquina como parceiro de SEO

Você não tem certeza de como Machine Learning e SEO podem andar de mãos dadas?

Vamos explorar.

Todo mecanismo de pesquisa está aprendendo a ver as coisas de uma maneira melhor, o que lhes permite fornecer melhores resultados.

Um exemplo apropriado de como o aprendizado de máquina está mudando o mundo do SEO é ver como a filtragem de e-mails é feita agora, o que é bastante significativo. A taxa de sucesso do Google filtrar spam é de 99,9% de maneira sutil. Esse processo de aprendizado de máquina foi adotado pelo Google para se livrar do spam especificamente no TensorFlow. Todo esse processo vem ocorrendo há anos.

Junto com isso, o Google também vem usando inteligência artificial com filtros baseados em regras que são capazes de bloquear spam óbvio. Esses padrões são detectados pelos sites onde esses spams estão vinculados, os tipos de links indesejados que eles recebem etc.

O aprendizado de máquina também afeta o SEO de conteúdo. Vamos ver como:

Há 10 anos, o Google trabalha no problema – combinando frases e ejetando um resultado. Para corrigir esse problema, eles introduziram um sistema de aprendizado de máquina em setembro de 2016 chamado Google Neural Machine Translation System (GNMT). Isso obtém eficiência na compreensão da frase codificando-a e depois decodificando-a para exibir os resultados necessários.

Aprendizado de máquina: por que é importante para o futuro?

Em breve, não haverá pedra sobre pedra pela inteligência artificial e aprendizado de máquina. Em alguns anos, haveria uma mudança significativa na forma como as pessoas trabalham. As dependências seriam mais em computadores do que em humanos. A maioria das energias de trabalho seria automatizada por computadores.

Você pode pensar que essa evolução no aprendizado de máquina e na inteligência artificial pode levar à perda de empregos em todo o mundo. Mas, isso não é verdade.

Segundo a BBC , o Machine Learning está tomando conta para que tarefas rotineiras e repetitivas possam ser feitas de forma rápida e eficiente pelos algoritmos escritos por humanos. Pode afetar o mercado de trabalho, mas eles podem adquirir empregos que exigem habilidades mais complexas e menos rotineiras.

Um estudo da Mckinsey sugere que até 2030, IA e ML substituirão 30% da mão de obra do mundo.

Apesar desses temores, toda revolução tecnológica acabou criando mais empregos do que pulverizados.