{"id":2427,"date":"2022-05-04T16:46:51","date_gmt":"2022-05-04T19:46:51","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2427"},"modified":"2023-09-02T22:46:07","modified_gmt":"2023-09-03T01:46:07","slug":"o-que-e-machine-learning-conheca-essa-tecnologia-revolucionaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/o-que-e-machine-learning-conheca-essa-tecnologia-revolucionaria\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Machine Learning: conhe\u00e7a essa tecnologia revolucion\u00e1ria!"},"content":{"rendered":"<p><strong>Machine learning<\/strong> \u00e9 um campo de estudo com algor\u00edtimos e t\u00e9cnicas que s\u00e3o revolucion\u00e1rias, estando cada vez mais presente no mundo moderno. Essencial para o avan\u00e7o das tecnologias e a maneira como diversos servi\u00e7os e produtos s\u00e3o elaborados, da pesquisa cient\u00edfica at\u00e9 a ind\u00fastria, o machine learning \u00e9 produto da intelig\u00eancia artificial, que revolucionou (e revoluciona) os paradigmas do s\u00e9culo XXI.<\/p>\n<p>A Pix Force n\u00e3o apenas reconhece a import\u00e2ncia do machine learning, como o aplica em seus produtos, visando solucionar diversos problemas e necessidades da ind\u00fastria. Mas <strong>o que \u00e9 machine learning<\/strong>? Como ele funciona e quais m\u00e9todos apresenta? Isso \u00e9 o que vamos te explicar aqui. Boa leitura!<\/p>\n<p><strong>LEIA TAMB\u00c9M:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/visao-computacional-um-guia-completo-para-tirar-suas-duvidas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Aprenda tudo sobre Vis\u00e3o Computacional<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/inventario-de-estoque-eficiente-atraves-da-inteligencia-artificial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Invent\u00e1rio de estoque de forma eficiente: saiba mais!<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/como-funciona-a-internet-das-coisas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Conhe\u00e7a a Internet das Coisas, clique aqui!<\/strong><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Qual o significado de machine learning?<\/h2>\n<p>Podemos traduzir o significado de machine learning como <strong>\u201caprendizado de m\u00e1quina\u201d,<\/strong> que serve como um conceito base para entender seu funcionamento. \u00c9 um <strong>ramo da intelig\u00eancia artificial (IA)<\/strong> e das <strong>ci\u00eancias computacionais<\/strong> que foca no uso de dados e algoritmos para imitar a forma como os humanos aprendem, aumentando sua precis\u00e3o. Da\u00ed o termo \u201clearning\u201d, do verbo ingl\u00eas \u201clearn\u201d (aprender).<\/p>\n<p>Neste caso, o machine learning \u00e9 um componente vital no campo das ci\u00eancias de dados, e suas contribui\u00e7\u00f5es s\u00e3o significativas e centrais nessa \u00e1rea. Atrav\u00e9s do uso de m\u00e9todos estat\u00edsticos, ocorre o treinamento de algoritmos, visando fazer classifica\u00e7\u00f5es e previs\u00f5es.<\/p>\n<p>Isso \u00e9 importante para a minera\u00e7\u00e3o de dados, que \u00e9, basicamente, um processo automatizado de processar dados que n\u00e3o conseguimos ver a olho nu. A minera\u00e7\u00e3o de dados busca por correla\u00e7\u00f5es, anomalias e padr\u00f5es em conjuntos grandes de dados, com o objetivo de prever resultados. Com a tend\u00eancia de cada vez mais dados aumentando, a demanda do mercado por cientistas de dados tamb\u00e9m cresce.<\/p>\n<p>Da mesma forma, espera-se que tecnologias com machine learning se apresentem no mercado, uma vez que s\u00e3o elas que ter\u00e3o as ferramentas para solucionar problemas diversos da ind\u00fastria \u2014 algo que a Pix Force faz no seu dia-a-dia na produ\u00e7\u00e3o de tecnologia que envolve a vis\u00e3o computacional.<\/p>\n<h2>Como machine learning funciona?<\/h2>\n<p>O conceito b\u00e1sico \u00e9 usar o aprendizado estat\u00edstico e m\u00e9todos de otimiza\u00e7\u00e3o para permitir que um computador possa fazer an\u00e1lises de bases de dados, identificando padr\u00f5es.<\/p>\n<p>Assim, t\u00e9cnicas de machine learning uma an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados para identificar tend\u00eancias recorrentes. Isso, por sua vez, fornece informa\u00e7\u00f5es \u00fateis para projetos, modelos e processos futuros envolvendo o machine learning.<\/p>\n<p>\u00c9 poss\u00edvel dividir o processo em tr\u00eas partes:<\/p>\n<ul>\n<li>Processo de decis\u00e3o: \u00e9 o uso dos algoritmos presentes no machine learning para fazer classifica\u00e7\u00f5es ou previs\u00f5es. Assim, com base em dados que s\u00e3o inseridos, sendo eles rotulados ou n\u00e3o, o algoritmo \u00e9 capaz de produzir uma estimativa acerca dos padr\u00f5es vistos nos dados.<\/li>\n<li>Fun\u00e7\u00e3o de erro: essa fun\u00e7\u00e3o serve para avaliar a capacidade de previs\u00e3o do modelo. Se h\u00e1 outros exemplos, a fun\u00e7\u00e3o de erro pode fazer compara\u00e7\u00f5es, assim descobrindo a precis\u00e3o do modelo em quest\u00e3o. Por exemplo, se o processo de decis\u00e3o entendeu as informa\u00e7\u00f5es corretamente.<\/li>\n<li>Processo de otimiza\u00e7\u00e3o do modelo: se o processo de decis\u00e3o comete erros, a otimiza\u00e7\u00e3o do modelo serve para solucion\u00e1-los. Assim, o algoritmo analisa onde os erros aconteceram, e ent\u00e3o atualiza o modo como o processo de decis\u00e3o \u00e9 feito. Dessa maneira, os pr\u00f3ximos erros ser\u00e3o menos significativos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ou seja, a m\u00e1quina aprende por tentativa e erro, imitando o que acontece conosco. Por exemplo, ela chuta a resposta, v\u00ea o quanto ela errou e depois se adapta e tenta de novo!<\/p>\n<p>Desta forma, o machine learning pode ter aplica\u00e7\u00e3o em diferentes tipos de produtos ou servi\u00e7os, tais como:<\/p>\n<ul>\n<li>No sistema financeiro, dados podem ajudar na identifica\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias de investimento para contribuir com a tomada de decis\u00e3o dos investidores;<\/li>\n<li>Na \u00e1rea governamental e corporativa, o machine learning ajudar a identificar maneiras de economizar custos;<\/li>\n<li>No com\u00e9rcio, o machine learning pode ser aplicado para a empresa entender melhor seus clientes e personalizar seus produtos;<\/li>\n<li>Combate \u00e0 fraude: o aprendizado de m\u00e1quina pode ajudar as organiza\u00e7\u00f5es a combater as perdas por fraude, utilizando dados e fazendo an\u00e1lises.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Confira neste texto mais <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/exemplos-machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">exemplos e aplica\u00e7\u00f5es de machine learning<\/a>.<\/p>\n<h2>Quais os m\u00e9todos de machine learning?<\/h2>\n<p>Existem tr\u00eas categorias prim\u00e1rias de \u201caprendizado de m\u00e1quina\u201d: machine learning supervisionado, machine learning n\u00e3o supervisionado e machine learning semi-supervisionado. Vamos analisar cada um desses conceitos.<\/p>\n<h3>Machine learning supervisionado<\/h3>\n<p>Esse tipo faz uso de bases de dados rotuladas (ou classificadas) para treinar algoritmos na classifica\u00e7\u00e3o de dados, ou na previs\u00e3o de resultados com precis\u00e3o. Os dados que usa j\u00e1 s\u00e3o compreendidos em alguma escala, e dentro de um conjunto que j\u00e1 foi estabelecido.<\/p>\n<p>\u00c0 medida que os dados s\u00e3o inseridos no modelo, ele se ajusta at\u00e9 que as informa\u00e7\u00f5es se encaixem corretamente no processo. Isso ocorre como parte do processo de valida\u00e7\u00e3o cruzada, para evitar problemas de ajustes insuficientes ou excesso de dados.<\/p>\n<p>Desta forma, o Machine learning supervisionado est\u00e1 presente em diversas solu\u00e7\u00f5es humanas para quest\u00f5es do cotidiano, como ao classificar o spam de mensagens em outra pasta, separada do resto. Al\u00e9m disso, ele \u00e9 usado em <strong><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/o-que-sao-e-como-se-classificam-as-redes-neurais\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">redes neurais<\/a>,<\/strong> regress\u00e3o log\u00edstica, regress\u00e3o linear, entre outras \u00e1reas.<\/p>\n<h3>Machine learning n\u00e3o supervisionado<\/h3>\n<p>Nesse caso, os algoritmos s\u00e3o usados para an\u00e1lise e agrupamento de dados que ainda n\u00e3o foram inseridos em algum tipo de conjunto ou classifica\u00e7\u00e3o. Os algoritmos ent\u00e3o descobrem padr\u00f5es escondidos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n<p>Sua habilidade de desvendar semelhan\u00e7as e diferen\u00e7as nas informa\u00e7\u00f5es que encontra o tornam a solu\u00e7\u00e3o ideal para an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados, estrat\u00e9gias de vendas cruzadas, segmenta\u00e7\u00e3o de clientes, bem como reconhecimento de padr\u00f5es e imagens.<\/p>\n<p>Esse tipo tamb\u00e9m \u00e9 usado para reduzir o n\u00famero de fatores num modelo, atrav\u00e9s do processo de redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade. Outros algoritmos usados no machine learning n\u00e3o supervisionado incluem redes neurais, m\u00e9todos de agrupamento probabil\u00edsticos, entre outros.<\/p>\n<h3>Machine learning semi-supervisionado<\/h3>\n<p>Como diz o nome, \u00e9 um meio-termo entre os outros dois. Durante o treinamento, ele usa uma pequena por\u00e7\u00e3o de dados j\u00e1 rotulados para guiar seu processo de classifica\u00e7\u00e3o, com o resto da composi\u00e7\u00e3o sendo extra\u00edda de um conjunto de dados maior e que ainda n\u00e3o foi rotulado.<\/p>\n<p>Esse tipo de machine learning pode solucionar o problema de n\u00e3o ter uma quantidade suficiente de dados j\u00e1 classificados para treinar um algoritmo de aprendizagem supervisionada.<\/p>\n<h2>Para que serve o machine learning e qual sua import\u00e2ncia?<\/h2>\n<p>Tanto o machine learning como a minera\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o ferramentas cruciais no processo de compreender melhor as informa\u00e7\u00f5es de bases de dados de grande quantidade, algo cada vez mais presente em empresas, ind\u00fastrias e \u00e1reas de pesquisa. E isso se deve, principalmente, a duas raz\u00f5es b\u00e1sicas:<\/p>\n<ul>\n<li>A escala dos dados: as empresas se veem diante um volume massivo de dados, que variam entre si, e que precisam de um processamento. Modelos que podem ser programados para processar esses dados por si mesmo, determinar conclus\u00f5es e identificar padr\u00f5es, portanto, s\u00e3o inestim\u00e1veis.<\/li>\n<li>Descobertas inesperadas: como os <strong>algoritmos de machine learning<\/strong> se atualizam de maneira aut\u00f4noma, a precis\u00e3o anal\u00edtica melhora a cada vez que ele faz um processamento. Isso porque ele ensina a si mesmo de acordo com a base de dados que est\u00e1 analisando.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Por isso, uma das principais fun\u00e7\u00f5es do machine learning ou aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 ir al\u00e9m da coleta de dados. Essa tecnologia tem como caracter\u00edstica a produ\u00e7\u00e3o e a efici\u00eancia no uso dos dados adquiridos, de forma que a pr\u00f3pria an\u00e1lise seja feita com menor interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n<p>Isso significa que a pr\u00f3pria intelig\u00eancia de m\u00e1quina permite que dados complexos e maiores sejam processados \u200b\u200be analisados \u200b\u200bjuntamente com os resultados desejados. Dentre as possibilidades, \u00e9 poss\u00edvel:<\/p>\n<ul>\n<li>Determinar tend\u00eancias de clientes<\/li>\n<li>Detectar problemas e fraudes<\/li>\n<li>Analisar tend\u00eancias de compra e outros objetivos principais.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Desta maneira, o machine learning quando aplicado ao mundo dos neg\u00f3cios e da <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/industria-4-0-no-brasil\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>ind\u00fastria<\/strong><\/a>, os benef\u00edcios s\u00e3o muitos, uma vez que \u00e9 poss\u00edvel fazer melhor uso dos dados. Al\u00e9m disso, o machine learning ajuda a sua empresa a acompanhar as tend\u00eancias do mercado, maximizando as oportunidades de neg\u00f3cios.<\/p>\n<p>Diante disso, a Pix Force reconhece a import\u00e2ncia do <strong>machine learning<\/strong> para as empresas e ind\u00fastrias, tendo isso em mente quando cria os produtos que podem solucionar poss\u00edveis problemas. O que voc\u00ea achou deste texto? Se interessou pelo assunto? Pix Force quer ajudar voc\u00ea. Entre em contato com a gente!<\/p>\n<p>Ah, se voc\u00ea quer uma explica\u00e7\u00e3o para te ajudar ainda mais a entender <strong>o que \u00e9 machine learning<\/strong>, veja esse v\u00eddeo abaixo:<\/p>\n<p><iframe title=\"Redes Neurais e Machine Learning | Nerdologia Tech\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/1_c_MA1F-vU?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine learning \u00e9 um campo de estudo com algor\u00edtimos e t\u00e9cnicas que s\u00e3o revolucion\u00e1rias, estando cada vez mais presente no mundo moderno. 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