Boas empresas resolvem problemas, não apenas constroem produtos ou serviços. É fácil se perder nos jargões da internet industrial: big data, internet das coisas, dispositivos conectados, sem apreciar o problema que eles estão tentando resolver.

 

Independentemente da indústria – manufatureira, saúde, transporte ou aviação – tempo de inatividade é um problema real que custa bilhões de dólares para as empresas e para a economia. Na saúde, pode literalmente custar a vida das pessoas. Software, big data, analytics e machine learning são algumas ferramentas que estão sendo usadas para resolver esse problema.

 

O que é machine learning?

 

 

Nos próximos 50 anos, nossos computadores de hoje provavelmente vão parecer tão primitivos e limitados quanto consideramos o primeiro Windows 1.0. Qualquer que seja o pulo entre agora e esse momento, isso provavelmente acontecerá por conta do machine learning.

 

Machine learning é basicamente a diferença entre um sistema computacional que apenas arquiva e recupera dados, com outro que pode reconhecer, agrupar e classificar dados sem um programa explícito.

 

Algumas pessoas definem o machine learning como uma forma de inteligência artificial, ou seja, algoritmos que são direcionados por dados ao invés de programação, que podem aperfeiçoar e se desenvolver com o tempo a partir da interação com usuários.

 

O machine learning é grande parte do que faz nossos smartphones inteligentes, de como as ferramentas de pesquisa se adequam ao nosso gosto e preferência, de como podemos confiar que nossa caixa de spam realmente será preenchida de spams. Sabe aquele sentimento de que o Facebook sabe demais sobre você? Que tem a habilidade de prever o que você poderá querer ver antes que você saiba? Isso é machine learning.

 

Machine learning e as mentes

 

machine learning

 

Tão inteligentes quanto são nossos computadores, ainda assim eles só são bons a partir de algoritmos gerados por seres humanos. A forma com que os algoritmos aprendem normalmente cai em duas categorias: aprendizado supervisionado ou não supervisionado.

 

No aprendizado supervisionado, os dados são classificados de forma que ajude o programa a tomar decisões. No aprendizado não supervisionado, o algoritmo faz conexões sem etiquetas, ou seja, ele se desenvolve agrupando dados para descobrir semelhanças por conta própria. Se um programa possui a combinação dos dois tipos de aprendizado, ele pode ser chamado de semi-supervisionado ou aprendizado ativo.

 

A big data e o machine learning precisam de você

 

Máquinas são inteligentes apenas porque os seres humanos que as programam são. Empresas que resolvem problemas para além de construir tecnologias serão as que resistirão ao tempo. Algumas formas de começar a fazer isso são:

 

  1. Abraçar a revolução industrial da internet requer uma mudança de comportamento e cultura. Isso é melhor alcançado criando uma narrativa atraente, baseada em dados e suportada pela educação.

 

  1. Dados nunca são o gargalo de uma empresa, não existe escassez de dados, o que existe é a falta de capacidade de traduzi-los em ações inteligentes. Capacite indivíduos para essa atividade desde já.

 

  1. Domínio de campo e experiência técnica precisam caminhar juntos para fazer um verdadeiro impacto. Você pode começar a aliar uma coisa à outra em 8 semanas no Bootcamp de Tecnologias Emergentes da Mastertech.

 

 

Para saber mais sobre como aprender sobre programação back-end, front-end, desenvolvimento de aplicativos, internet das coisas, inteligência artificial, impressão 3D e muito mais, é só clicar aqui. 😉

 

Machine learning: quando a mente encontra as máquinas
Avalie esse post
Você pode também gostar