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O Machine Learning ( aprendizado de máquina ou ML ) é uma inovação moderna que tem aprimorado tanto a indústria como processos profissionais e o nosso cotidiano. É um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) , que foca no uso de técnicas estatísticas para construir sistemas computacionais capazes de aprender com bases de dados.
Aplicações do Machine Learning
Um dos fatores fortes do machine learning é a sua capacidade para analisar dados. Hoje em dia, ele consegue lidar com qualquer tipo de dado, e ainda operar de maneira multidimensional, processando e analisando diferentes tipos de dados, os quais sistemas comuns não conseguiriam. Isso possibilita sua aplicação em diferentes áreas, criando mais oportunidades, além de servir também para aprimorar as relações entre empresas e consumidores. Ele envolve um grupo de algoritmos que permitem que sistemas de software se tornem mais precisos na hora de prever resultados. O machine learning na prática permite que uma indústria seja mais eficiente, e pode ajudar a fazer a previsão de diversos tipos de informações, indo da área médica à da segurança pública ou cibernética. Aqui, conferimos 10 exemplos práticos de machine learning, em diferentes campos. Confira!
10 exemplos práticos de Machine Learning
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Saúde e diagnóstico médico
O machine learning pode lidar com o prognóstico e questões de diagnóstico na área da medicina e nos sistemas de saúde. Descobertas de doenças, monitoração de pacientes, análise de dados médicos e gerenciamento de dados inapropriados são alguns dos exemplos práticos de machine learning nesse campo. Assim, ele pode ajudar no diagnóstico de doenças, e muitos médicos usam chatbots com a capacidade de reconhecimento de voz para discernir padrões nos sintomas de seus pacientes. Na prática, o machine learning pode ajudar a formular o diagnóstico, assim como recomendar opções de tratamento. Na área de oncologia e patologia, ele é usado para reconhecer o tecido cancerígeno, por exemplo.
Reconhecimento facial
O machine learning pode se aplicar no reconhecimento de imagens, tanto de objetos como prédios ou paisagens, assim como de partes do corpo humano, como as pernas ou mãos. Além disso, ele também serve para reconhecimento facial, o que fortalece técnicas de vigilância que servem para rastrear criminosos e terroristas, tornando mais seguros os locais onde é aplicado. Usando uma base de dados, o sistema pode identificar certos aspectos da análise e da imagem, fazendo a correspondência com os rostos.
Deslocamento e locomoção
O machine learning em plataformas que usam mapas e rotas garante a pontualidade através de algoritmos de ML para calcular as rotas mais rápidas, que tenham menos tráfego, apontando o tempo de chegada, a localidade e a melhor rota até um destino específico. Técnicas de machine learning modernas já incorporaram modelos de deep learning para analisar determinado tráfego, interações complexas entre as estradas e seus componentes, assim como elementos do ambiente em torno. Isso ajuda a prevenir engarrafamentos, o que melhora a segurança, economia e qualidade de vida de uma região. Veículos de emergência, como ambulâncias, podem encontrar as rotas mais curtas e rápidas para chegar ao hospital, o que pode salvar vidas, por exemplo. Além disso, as pessoas de maneira geral podem economizar tempo no trânsito, tendo um dia mais produtivo.
Segurança pública
O machine learning pode melhorar a segurança de uma comunidade ao prever, reduzir e responder crimes. 30 cientistas de dados e engenheiros de machine learning colaboraram com uma ONG, Safecity, para prever locais onde o assédio sexual ocorria através de mapas que usavam técnicas de machine learning, por exemplo.
Fabio Caraça
Fábio Caraça é Chief Growth Officer na Pix Force. Lidera a transformação da Pix Force em uma operação SaaS escalável, unindo visão estratégica, cultura e execução de alto impacto.
