Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.
Esse método se desenvolveu a partir do reconhecimento de padrões, onde pesquisadores interessados em inteligência artificial queriam saber se os computadores poderiam aprender com dados.
Um exemplo bem claro de Machine Learning está nas recomendações de ofertas em plataformas de streaming, como a Netflix, Amazon, Globo Play, ou então nas recomendações de produtos adicionais durante uma compra online, por exemplo.
Qual a importância do Machine Learning?
Com o crescente número de dados disponíveis, tornou- se viável produzir de maneira rápida e automática modelos capazes de analisar dados maiores e mais complexos, e entregar resultados mais rápidos e precisos.
Com isso, uma organização consegue identificar oportunidades e também evitar riscos.
Nos negócios.
As análises sobre os fatores que ocorrem dentro de uma empresa não podem ser compreendidos através de consultas convencionais ou intuição. É necessário ter os dados à frente para que seja possível identificar padrões, preferências, comportamentos e etc, e aí entra o Aprendizado de Máquina.
O Machine Learning oferece valor potencial para as empresas e as ajuda a entender melhor as sutis mudanças de comportamento, preferências ou satisfação do cliente. Sendo assim é possível prever resultados e tomar decisões assertivas para suportar as mudanças nos negócios.
Mas, afinal, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial são a mesma coisa?
A Inteligência Artificial é um conceito amplo que inclui o Aprendizado de Máquina como um dos seus recursos, mas eles não são a mesma coisa.
Utilizando-se aqui de um exemplo simplista, a grande diferença é que, no caso da inteligência artificial, os mecanismos computacionais se baseiam no comportamento humano para detectar soluções, enquanto o Machine Learning tem uma mínima interferência humana, pois é um sistema capaz de modificar seu comportamento através da sua própria experiência.
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