O que é machine learning e que diferença isso faz na minha vida?
O fator primordial, que tornou possível a espécie humana alcançar sua evolução atual, é a capacidade de acumular conhecimentos ao longo da história e torná-lo disponível às gerações futuras. Mas, e se não fossemos os únicos a possuir esta capacidade? Já imaginou se máquinas desenvolvessem a habilidade de aprender com os próprios erros e aprimorar o seu raciocínio? Pois é, essa é a realidade do machine learning. Seja em filmes de ficção ou documentários na televisão, você provavelmente já ouviu sobre Inteligência artificial e aprendizado de máquina. Mas para além do que já possa ter ouvido falar, o que propomos com este artigo é que você mergulhe no tema e entenda o quão diretamente o machine learning afeta a sua vida neste exato momento, e também o seu futuro. Definimos a Inteligência artificial como um ramo da ciência da computação, que busca construir sistemas que tem como objetivo imitar a inteligência humana, mais especificamente a nossa capacidade de raciocínio e resolução de problemas. Da mesma maneira, o machine learning é um ramo da inteligência artificial, que tem como base o conceito de que sistemas de informação podem evoluir a sua própria programação algorítmica, tornando possível que aprendam a tomar decisões com pouca ou nenhuma intervenção humana. O que é machine learning e qual a sua origem? No início da década de 1940, as pesquisas em torno da inteligência artificial visavam exclusivamente o desenvolvimento de novos recursos para o projeto do que viria a ser o computador. Com advento da segunda guerra mundial, a demanda bélica influenciou o direcionamento das pesquisas, passando a ser orientadas para o desenvolvimento da própria indústria de armas. Com o tempo, começaram a surgir novos desdobramentos da inteligência artificial, como o ramo biológico, que pretendia imitar as redes neurais humanas. Mas é a partir dos anos 60 que inicia-se um desenvolvimento ainda maior desta ciência, e que passou a ser reconhecida como tal. Neste período, os pesquisadores de linha biológica passam a desenvolver teorias de que seria possível as máquinas realizarem funções complexas, tipicamente humanas, como a capacidade de raciocínio. Nasce então o machine learning. Talvez a principal característica que devemos destacar do machine learning seja a sua capacidade de interação e adaptação independentes dos seus modelos, frente aos diferentes dados a que são expostos. Ou seja, conforme o ambiente varia, o algoritmo se adapta para produzir resultados mais confiáveis. Como observamos, essa não é uma ciência tão recente. Mas, graças ao atual desenvolvimento da computação, da habilidade que esses algoritmos possuem de realizar cálculos complexos, aliados ao incipiente conceito de big data, esta área do conhecimento está ganhando ainda mais impulso. As aplicações da inteligência artificial em nosso dia a dia são inúmeras. Automação robótica, programas de computador, aplicados de celular, sistemas de segurança, dispositivos de reconhecimento, programas de diagnósticos, jogos, enfim. Outras aplicações de machine learning também são familiares, como os carros autônomos do UBER e do Google, e as sugestões diárias de ofertas que você recebe de empresas como Netflix e Amazon. Essas ofertas são sugeridas com base no raciocínio sobre suas preferências. Quais são suas aplicações? Como vimos, o aprendizado de máquina ou machine learning é um tipo de inteligência artificial que permite — sem programação prévia —, que os computadores aprimorem seu algoritmo (instruções lógicas orientadas a solução de problemas) de acordo com o seu ambiente (alimentação de dados). Para que este conceito seja melhor esse assimilado, vamos abordar alguns exemplos práticos do seu funcionamento. Segundo analistas, vivemos em um verdadeiro ponto de inflexão em relação ao ML. No mundo dos negócios o machine learning está se tornando decisivo. Já nos próximos anos, as empresas que não aplicarem a aprendizagem de máquina no aprimoramento de suas operações e no desenvolvimento de seus produtos e serviços, estarão em desvantagem competitiva em relação aos seus concorrentes. O machine learning proporciona grandes oportunidades de redução de custos para as empresas principalmente aqueles referentes a automação de tarefas e de análise refinada de dados complexos, impossíveis de serem realizadas por qualquer profissional. Vejamos alguns exemplos. Cruzamento de dados O machine learning no setor de saúde é uma excelente ferramenta de diagnóstico precoce, uma vez que é capaz de perceber padrões e doenças que ainda não podem ser detectados pelos diagnósticos atuais. Esse ganho de velocidade na identificação de problemas possibilita um avanço no tratamento e prevenção de doenças. Navegação inteligente Provavelmente você já utilizou as ferramentas de navegação do Google e Waze. O machine learning, responsável pelo funcionamento desses aplicativos, analisa uma grande quantidade de informações simultaneamente, com o objetivo de traçar as melhores rotas possíveis a quem os utiliza. Economia de energia Umas das maiores despesas de uma empresa são os gastos com energia elétrica. Para combater isso, as soluções de machine learning são capazes de sozinhas analisar os seus padrões de consumo. Assim, é possível gerenciar os sistemas de controle de energia com o objetivo de otimizar a eficiência do negócio. Diferentes áreas de atuação Até aqui abordamos a aplicação do conceito de ML aos negócios de uma maneira geral. Mas este tema é ainda mais vasto e instigante, estendo-se em diferentes áreas. O reconhecimento da importância da tecnologia de machine learning é percebida principalmente pelas indústrias que atuam com base na análise e geração de grandes quantidades de informações. A análise de dados e a produção de insights relacionados pela machine learning, conferem maior eficiência no aproveitamento dos recursos de uma empresa. Vejamos agora, exemplos da aplicação do ML em diferentes segmentos. Serviços financeiros Instituições do mercado financeiro se beneficiam da tecnologia de machine learning para a prevenção de fraudes e levantamento de informações, que podem identificar oportunidades de investimento por exemplo. Governo Órgãos governamentais como os de arrecadação, segurança pública e previdência, podem utilizar a machine learning para detectar e se proteger de possíveis fraudes de identidade e sonegação, além de obter insights para a formulação de novas políticas. Transporte A análise dos dados pelo machine learning permite a identificação de padrões e tendências para a criação e monitoramento rotas para as grandes empresas de logistica
IoT e Ciência de Dados: feitos um para o outro?
Talvez ainda não tenha se dado conta, mas todas as inovações que presenciamos surgir na última década como a Uber nos transportes, o Airbnb na hotelaria, as fintechs e as moedas digitais, estão acontecendo graças ao que chamamos de Big Data e o cruzamento de informações. Mas, afinal, o que é Big Data? Provavelmente, você já ouviu que vivemos na era da informação. Essa expressão tem sentido, pois a criação de novos produtos, negócios e tecnologias, a tomada de decisões e a aplicação de um marketing mais assertivo só são possíveis graças a um grande levantamento e análise de diferentes fontes de dados. Se no passado o conhecimento era a base das estratégias de negócio, hoje a análise e ciência de dados é que são o fator chave para o sucesso. Toda essa quantidade de informações é gerada pela IoT (internet das coisas), por meio dos mais diversos dispositivos de software e hardware que nos cercam no dia a dia. Adiante, vamos detalhar um pouco mais esses conceitos com alguns exemplos de aplicação. O que é IoT Internet of things, ou Internet das coisas, é composta basicamente por uma rede de objetos, como celulares, veículos, prédios e outros, capazes de coletar e transmitir informação, e que se conectam ao mundo on-line. Em outras palavras, IoT representa a forma como máquinas conectam-se entre si, coletando automaticamente os dados que nutrem seu próprio sistema, permitindo previsões e antecipação de ações. O que é Big Data Big Data é um termo utilizado para descrever o grande volume de dados (estruturados\não estruturados) gerados a cada segundo pelos mais diversos dispositivos. A grande vantagem do Big Data está atrelada à possibilidade de cruzamento desses dados por meio de diversas fontes, para, assim, angariar insights rápidos e de grande valor. Aplicações O uso das duas tecnologias (IoT e Big Data) beneficiam as empresas de diferentes maneiras. Seja na tomada de decisão, na triagem de dados relevantes, na avaliação de riscos e catástrofes e em mais um milhão de alternativas inimagináveis. Agora que você já descobriu o que é Big Data, vejamos alguns exemplos de aplicações dessa tecnologia nos diferentes setores. Big Data no marketing O Big Data no marketing constitui-se como uma ferramenta fundamental para análise de comportamento de compra e desenvolvimento de produtos e campanhas mais segmentadas, cirúrgicas e eficazes. Big Data no mercado financeiro O cruzamento de dados gerados sobre o comportamento dos clientes em seus diferentes canais (site, pesquisas, call center, etc.) permite que as instituições financeiras encontrem novas oportunidades de negócios, compreendam melhor as necessidades de seus clientes e desenvolvam ações para redução de riscos e fraudes. Big Data na saúde Os dados gerados pela pesquisa farmacêutica e pela utilização de dispositivos como marca-passos e outras ferramentas médicas permitem o refinamento no diagnóstico de doenças, na prevenção e personalização de tratamentos. Ciência de dados O simples levantamento de dados não gera por si só vantagem competitiva para as empresas. É necessário organizá-los em informações úteis, que configurem inteligência de mercado, inteligência operacional e conhecimento relevante para a tomada de decisões. Sendo assim, não existe IoT sem uma forma inteligente de data analytics e ciência de dados. É a inteligência artificial, o elo responsável por unir IoT e Big Data. Com as tecnologias de IA, como redes neurais e machine learning, os sistemas podem aprender com os dados gerados e até tomar decisões, sejam elas supervisionadas ou não. Para fechamos com um exemplo prático de inteligência de dados, na Aliger, uma linha de sensores geológicos matriciais podem ser usados para prevenir deslizamentos, rompimentos de diques, entre outras aplicações. Assim, de acordo com a cobertura geográfica, uma grande quantidade de dados podem ser classificados, curados e analisados, e decisões podem ser tomadas em frações de segundos. Com a análise refinada e a curadoria, obtêm-se informações valiosas para o aprendizado, gerando conhecimentos e habilidades que permitem decisões e respostas mais rápidas, eficientes e eficazes, muitas vezes de forma preditiva, evitando catástrofes e preservando recursos. Gostou de conhecer um pouco mais sobre o que é Ciência de Dados, Big Data e IoT? Deixe seu comentário no post e enriqueça essa discussão sobre os diferentes usos e aplicações da ciência de dados e sua relação com as tecnologias de IoT.
