Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) são palavras-chave que estão sendo cada vez mais usadas para discutir tendências futuras em Ciência de Dados e outras tecnologias. No entanto, esses dois conceitos são realmente ervilhas na mesma vagem?
A Inteligência Artificial é um conceito mais amplo de máquinas inteligentes que realizam várias tarefas por conta própria. Enquanto o Machine Learning é uma aplicação de Inteligência Artificial onde as máquinas aprendem com os dados fornecidos a elas usando vários tipos de algoritmos. Portanto, o Machine Learning é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos, permitindo que os computadores encontrem insights ocultos sem serem explicitamente programados para isso. Parece a solução perfeita para todos os nossos problemas tecnológicos, não é?

Evolução do aprendizado de máquina

Arthur Samuel, um pioneiro americano no campo de jogos de computador e inteligência artificial, cunhou o termo 'Machine Learning' em 1959 enquanto estava na IBM. Durante seus primeiros dias, o Machine Learning nasceu do reconhecimento de padrões com a teoria de que os computadores podem aprender com padrões em dados sem serem programados para executar tarefas específicas. Pesquisadores interessados ​​em Inteligência Artificial desenvolveram posteriormente algoritmos com os quais computadores ou máquinas poderiam aprender a partir de dados. Como resultado disso, sempre que as máquinas foram expostas a novos dados, elas também foram capazes de se adaptar de forma independente .

É uma ciência que não é nova, mas que está ganhando novo impulso, principalmente graças às novas tecnologias de computação que evoluíram nas últimas décadas.
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Muitos algoritmos de aprendizado de máquina existem há muito tempo. Mas, a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos a grandes conjuntos de dados é um novo desenvolvimento que está sendo testemunhado. Aqui estão alguns exemplos de aplicativos de Machine Learning com os quais você pode estar familiarizado:

• Recomendações online da Amazon e Netflix.
• YouTube detectando e removendo conteúdo terrorista na plataforma.
• Saber o que os clientes estão dizendo sobre você no Twitter

A ascensão do aprendizado de máquina

O surgimento da internet, bem como o aumento maciço de informações digitais sendo geradas, armazenadas e disponibilizadas para análise, são vistos como os dois fatores importantes que levaram ao surgimento do Machine Learning. Com a magnitude dos dados de qualidade da internet, opções econômicas de armazenamento de dados e recursos aprimorados de processamento de dados, os algoritmos de Machine Learning são vistos como um veículo que impulsiona o desenvolvimento da Inteligência Artificial em um ritmo escaldante nos últimos tempos.

Redes neurais

Uma rede neural funciona em um sistema de probabilidade, sendo capaz de fazer declarações, decisões ou previsões com base nos dados alimentados a ela. Além disso, um ciclo de feedback permite mais “aprendizado” por meio da detecção; também modifica o processo de aprendizagem com base no fato de suas decisões estarem certas ou erradas.
Uma rede neural artificial é um sistema de computador com redes de nós inspiradas nos neurônios do cérebro animal. Essas redes podem ser ensinadas a reconhecer e classificar padrões por meio de exemplos de testemunhas, em vez de dizer ao algoritmo como exatamente reconhecer e classificar padrões. Aplicações derivadas de aprendizado de máquina de redes neurais podem ler trechos de texto e reconhecer a natureza do texto – seja uma reclamação ou uma nota de congratulações. Eles também podem ouvir uma música, decidir se é provável que deixe alguém feliz ou triste e encontrar outras músicas semelhantes. Além disso, eles podem até compor músicas expressando o mesmo clima ou tema.
Em um futuro próximo, com a ajuda de Machine Learning e Inteligência Artificial, deve ser possível que uma pessoa se comunique e interaja com dispositivos eletrônicos e informações digitais graças a outro campo emergente de IA chamado Natural Language Processing (NLP). A PNL tornou-se uma fonte de inovação de ponta nos últimos anos, e que depende fortemente do Machine Learning.

Os aplicativos de PNL tentam entender a comunicação humana, tanto escrita quanto falada, e se comunicar usando vários idiomas. Nesse contexto, o Machine Learning ajuda as máquinas a entender as nuances da linguagem humana e a responder de uma maneira que um público específico provavelmente compreenderá.
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Então, quem está realmente usando?

A maioria das indústrias que trabalham com grandes quantidades de dados reconheceu o valor do Machine Learning. Grandes empresas obtêm informações vitais acionáveis ​​em tempo real a partir de dados armazenados e, portanto, são capazes de aumentar a eficiência ou obter uma vantagem sobre seus concorrentes.

Serviços financeiros

Bancos e outras empresas usam Machine Learning para identificar insights importantes nos dados gerados e, assim, evitar fraudes. Esses insights podem identificar oportunidades de investimento ou ajudar os investidores a saber quando negociar. A mineração de dados também pode identificar clientes com perfis de alto risco ou usar vigilância cibernética para alertar os clientes sobre fraudes e, assim, minimizar o roubo de identidade.

Marketing e vendas

Os sites de comércio eletrônico usam a tecnologia Machine Learning para analisar o histórico de compras com base em compras anteriores, recomendar itens que você pode gostar e promover outros itens. O setor de varejo está contando com a capacidade dos sites de capturar dados, analisá-los e usá-los para personalizar uma experiência de compra ou implementar campanhas de marketing.
Resumindo, a Inteligência Artificial e, em particular, o Machine Learning, certamente tem muito a oferecer hoje. Com sua promessa de automatizar tarefas mundanas, além de oferecer insights criativos, indústrias em todos os setores, desde bancos a saúde e manufatura, estão colhendo os benefícios.

Eventualmente, os cientistas esperam desenvolver Inteligência Artificial semelhante à humana, capaz de aumentar a velocidade de várias funções automatizadas, especialmente com o advento dos chatbots no reino da internet . Muito do empolgante progresso que vimos nos últimos anos se deve às mudanças progressivas na Inteligência Artificial, que foram trazidas pelo Machine Learning. É claramente por isso que o Machine Learning está prestes a se tornar a próxima grande novidade na esfera das ciências de dados.
Então vá em frente, faça o UpGrad para ficar à frente da curva.